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Des chercheurs développent un matériau qui imite la façon dont le cerveau stocke les informations

Une équipe de recherche de l’Université Autonome de Barcelone a développé un matériau magnétique capable d’imiter la façon dont le cerveau stocke les informations. Le matériau permet d’émuler les synapses des neurones et de mimer, pour la première fois, l’apprentissage qui se produit pendant le sommeil profond.

L’informatique neuromorphique est un nouveau paradigme informatique dans lequel le comportement du cerveau est émulé en imitant les principales fonctions synaptiques des neurones. Parmi ces fonctions figure la plasticité neuronale : capacité à stocker des informations ou à les oublier en fonction de la durée et de la répétition des impulsions électriques qui stimulent les neurones, une plasticité qui serait liée à l’apprentissage et à la mémoire.

Parmi les matériaux qui miment les synapses des neurones, se distinguent les matériaux memrésistifs, les ferroélectriques, les matériaux à mémoire à changement de phase, les isolants topologiques et, plus récemment, les matériaux magnéto-ioniques. Dans ce dernier cas, les modifications des propriétés magnétiques sont induites par le déplacement d’ions à l’intérieur du matériau provoqué par l’application d’un champ électrique. Dans ces matériaux, on sait bien comment le magnétisme est modulé lors de l’application du champ électrique, mais l’évolution des propriétés magnétiques à l’arrêt de la tension (c’est-à-dire l’évolution après le stimulus) est difficile à contrôler. Cela complique l’émulation de certaines fonctions inspirées par le cerveau, telles que le maintien de l’efficacité de l’apprentissage qui a lieu même lorsque le cerveau est dans un état de sommeil profond (c’est-à-dire sans stimulation externe).

Cette étude, menée par les chercheurs du Département de Physique de l’UAB Jordi Sort et Enric Menéndez, en collaboration avec le Synchrotron ALBA, l’Institut Catalan des Nanosciences et Nanotechnologies (ICN2) et l’ICMAB, propose une nouvelle façon de contrôler l’évolution de l’aimantation à la fois dans les états stimulés et post-stimulus.

Les chercheurs ont mis au point un matériau à base d’une fine couche de mononitrure de cobalt (CoN) où, en appliquant un champ électrique, l’accumulation d’ions N à l’interface entre la couche et un électrolyte liquide dans lequel la couche a été placée peut être contrôlée. « Le nouveau matériau fonctionne avec le mouvement des ions contrôlés par une tension électrique, d’une manière analogue à notre cerveau, et à des vitesses similaires à celles produites dans les neurones, de l’ordre de la milliseconde », expliquent le professeur de recherche ICREA Jordi Sort et Sierra Hunter Professeur tenure-track Enric Menéndez. « Nous avons développé une synapse artificielle qui pourrait être à l’avenir la base d’un nouveau paradigme informatique, alternatif à celui utilisé par les ordinateurs actuels », soulignent Sort et Menéndez.

En appliquant des impulsions de tension, il a été possible d’émuler, de manière contrôlée, des processus tels que la mémoire, le traitement d’informations, la récupération d’informations et, pour la première fois, la mise à jour contrôlée d’informations sans tension appliquée. Ce contrôle a été obtenu en modifiant l’épaisseur des couches de mononitrure de cobalt (qui détermine la vitesse de déplacement des ions) et la fréquence des impulsions. L’agencement du matériau permet de contrôler les propriétés magnétoioniques non seulement lors de l’application de la tension mais aussi, pour la première fois, lors de la suppression de la tension. Une fois que le stimulus de tension externe a disparu, la magnétisation du système peut être réduite ou augmentée, en fonction de l’épaisseur du matériau et du protocole d’application préalable de la tension.

Ce nouvel effet ouvre toute une gamme d’opportunités pour de nouvelles fonctions informatiques neuromorphiques. Il offre une nouvelle fonction logique qui permet, par exemple, la possibilité de mimer l’apprentissage neuronal qui se produit après une stimulation cérébrale, lorsque nous dormons profondément. Cette fonctionnalité ne peut être émulée par aucun autre type de matériaux neuromorphiques existants.

« Lorsque l’épaisseur de la couche de mononitrure de cobalt est inférieure à 50 nanomètres et avec une tension appliquée à une fréquence supérieure à 100 cycles par seconde, nous avons réussi à émuler une fonction logique supplémentaire : une fois la tension appliquée, l’appareil peut être programmé pour apprendre ou oublier, sans avoir besoin d’un apport supplémentaire d’énergie, en imitant les fonctions synaptiques qui se déroulent dans le cerveau pendant le sommeil profond, lorsque le traitement de l’information peut se poursuivre sans appliquer aucun signal externe », soulignent Jordi Sort et Enric Menendez.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

UAB

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