Viser à construire une technologie informatique neuromorphique moléculaire
Cela peut ouvrir la voie à une informatique qui imite le cerveau et aide à établir l’intelligence artificielle
Cela peut ouvrir la voie à une informatique qui imite le cerveau et aide à établir l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent provoquer une véritable révolution dans le fonctionnement du monde d’aujourd’hui, mais leur développement est entravé par le fait que l’état actuel de l’art en électronique ne correspond pas aux besoins.
Dans le but de développer des dispositifs capables d’imiter le fonctionnement des neurones dans le cerveau, des chercheurs de l’Institut indien des sciences de Bengaluru (IISc) ont conçu des dispositifs neuromorphiques utilisant des matériaux organiques qui n’ont pas été utilisés jusqu’à présent. Leur travail depuis 2014 va dans ce sens.
Les matériaux organiques étaient considérés comme les plus pauvres des différents types de matériaux dans la fabrication de composants informatiques car ils étaient fragiles et instables. Nous avons choisi ce genre comme notre cheval pour la course parce que nous pensions que s’il existait un moyen de résoudre ces problèmes de performances, les fonctionnalités que nous pourrions extraire de ces matériaux pourraient faire exploser tout ce qui existe, déclare Sreetosh Goswami du Center for Nanoscience and Ingénierie (CeNSE), IISc.
Lui et ses collaborateurs ont publié des articles importants dans ce domaine depuis 2017 dans Matériaux naturels, Nanotechnologie de la nature, Matériaux avancés et La nature, établissant que les matériaux organiques peuvent calculer de manière fiable et, à certains égards, sont même meilleurs que les matériaux inorganiques. Le système moléculaire (complexes de métaux de transition de ligands aromatiques azoïques) est une idée originale de mon père, le professeur Sreebrata Goswami, explique le Dr Sreetosh Goswami dans un e-mail à L’Hindou.
Le cerveau en plastique
Le cerveau humain qui a inspiré les chercheurs dans leur travail, selon les mots de Sreebrata Goswami, qui est maintenant avec CeNSE, IISc, surpasse largement tous les analogues électroniques artificiels en termes de capacité d’apprentissage, de cognition et de prise de décision. Ses performances remarquables consomment seulement 20 watts de puissance sur un espace de 1260 cc. Certaines des propriétés qu’il présente et qui sont souhaitables comprennent l’interconnexion et la reconfigurabilité.
Les neurones du cerveau fonctionnent au bord du chaos avec un mécanisme de rétroaction hautement non linéaire. Nous sommes à la recherche de matériaux capables de capturer de telles propriétés, un objectif insaisissable explique le professeur Sreebrata Goswami.
De nombreuses fonctionnalités
Les matériaux moléculaires sont caractérisés par des interactions entre les molécules et les ions, qui présentent alors un paysage multidimensionnel d’espace de paramètres qui peut être modifié pour développer des fonctionnalités appropriées. La question qu’ils ont posée dans un article récent publié dans Matériaux avancés était de savoir s’ils pouvaient manipuler ces interactions à plusieurs corps pour obtenir de la plasticité et de la reconfigurabilité dans les appareils. Pour ce faire, ils ont mesuré les courbes courant-tension en fonction de la température sur une large plage. Ils pourraient capturer des fonctionnalités couvrant des memristors bipolaires, unipolaires, non volatils et volatils.
Selon les mots du Dr Sreetosh Goswamis, il s’agit d’une quantité insensée de variabilité, pour décrire laquelle, le groupe a dû concevoir un espace mathématique qui pourrait permettre presque toutes les variations caractéristiques possibles souhaitables dans les dispositifs neuromorphiques. Le même appareil pourrait fonctionner à la fois en régime analogique et numérique simplement en réglant l’énergie d’activation, explique le Dr Sreetosh Goswami.
Le faire fonctionner
Le défi était que pendant les mesures à basse température, dans les memristors moléculaires, les réponses de commutation s’éteignaient ou s’aplatissaient lorsque la température était abaissée. Nous pourrions le faire fonctionner parce que nos appareils moléculaires sont robustes et que les mécanismes de commutation ont une composante thermodynamique qui se produit encore même lorsque l’appareil est refroidi, explique Santi Prasad Rath, post-doctorant au CeNSE, IISc et premier auteur. de l’article publié dans Matériaux avancés.
Le Dr Sreetosh Goswami a déclaré : « Nous sommes assez confiants dans notre capacité à développer une plateforme neuromorphique fonctionnelle basée sur nos complexes métalliques qui pourrait être la première technologie neuromorphique moléculaire au monde.