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Informática

Descoberto material que pode aprender como o cérebro

Redação do Site Inovação Tecnológica - 23/08/2022

Descoberto material que pode aprender como o cérebro
O efeito memória, que engloba toda a história de estímulos prévios, está incorporado na estrutura do material, e não em seus estados eletrônicos.
[Imagem: POWERlab/2022 EPFL]

Dióxido de vanádio

Pesquisadores suíços descobriram que o conhecido dióxido de vanádio (VO2), um composto usado na eletrônica, é capaz de "lembrar" toda a história de estímulos externos a que foi submetido.

Este é o primeiro material a ser identificado como possuindo esta propriedade, mas os pesquisadores não descartam a hipótese de que possam existir outros iguais a ele.

O VO2 tem uma fase isolante à temperatura ambiente, quando sua estrutura está "relaxada", mas sofre uma transição acentuada de isolante para metal a 68 °C, quando a estrutura de sua rede cristalina muda, logo depois de apresentar um curioso ponto triplo, sendo condutor e isolante ao mesmo tempo, comparável ao ponto triplo da água, só que em um material sólido.

Deixando de lado o ponto triplo, o material funciona como uma memória volátil acionada por calor, retornando ao seu estado original quando o estímulo é retirado.

Mohammad Nikoo, da Escola Politécnica Federal de Lausanne, queria medir com precisão a velocidade de chaveamento dessa memória, ou seja, o tempo que o material leva para passar de um estado para outro.

Foi fazendo centenas de medições, para chegar a uma média, que o pesquisador notou uma característica muito peculiar nos dados: O material tem uma memória "embutida" em sua própria estrutura cristalina.

Descoberto material que pode aprender como o cérebro
A descoberta foi feita por acaso, quando o material era testado para sua operação como memória binária.
[Imagem: Mohammad Samizadeh Nikoo et al. - 10.1038/s41928-022-00812-z]

Memória estrutural

O experimento consistia em aplicar uma corrente elétrica ao material, que o percorre até sair na outra extremidade; conforme a corrente aquece o VO2, ele muda de fase, retornando à fase inicial com o desligamento da energia, o que faz com que ele resfrie novamente.

Nikoo então aplicou um segundo pulso de corrente ao material e descobriu que o tempo que leva para que ele mude de estado está diretamente ligado ao histórico das correntes anteriores.

"O VO2 parece 'lembrar' a primeira fase de transição e antecipar a próxima," explica o professor Elison Matioli. "Nós não esperávamos ver esse tipo de efeito de memória, e ele não tem nada a ver com estados eletrônicos, mas sim com a estrutura física do material. É uma descoberta nova: Nenhum outro material se comporta dessa maneira."

Essa característica significa que o VO2 não funciona mais apenas como uma célula de memória, capaz de chavear entre um estado 0 e um estado 1: Ele funciona como um neurônio, criando mais uma opção de componente para a computação neuromórfica.

Memória analógica

Os pesquisadores já confirmaram que o VO2 é capaz de lembrar seu estímulo externo mais recente por até três horas. "O efeito memória pode de fato persistir por vários dias, mas atualmente não temos os instrumentos necessários para medir isso," disse Matioli.

A descoberta é importante porque o efeito de memória é uma propriedade inata do próprio material. Embora só agora a equipe irá iniciar testes mais detalhados, o VO2 parece ser promissor em todos os aspectos quando se trata de memórias, incluindo maior capacidade, velocidade e miniaturização.

Mais importante, porém, sua característica de memória estrutural contínua o diferencia das memórias convencionais, que armazenam dados como informações binárias, dependentes da manipulação de estados eletrônicos, o que o torna adequado para funcionar como um componente da computação analógica.

Bibliografia:

Artigo: Electrical Control of Glass-like Dynamics in Vanadium Dioxide for Data Storage and Processing
Autores: Mohammad Samizadeh Nikoo, Reza Soleimanzadeh, Anna Krammer, Guilherme Migliato Marega, Yunkyu Park, Junwoo Son, Andreas Schueler, Andras Kis, Philip J. W. Moll, Elison Matioli
Revista: Nature Electronics
DOI: 10.1038/s41928-022-00812-z
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