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La computación neuromórfica es un nuevo paradigma de computación en el que se emula el comportamiento del cerebro con la imitación de las principales funciones sinápticas de las neuronas. Entre estas funciones se encuentra la plasticidad neuronal: la capacidad de almacenar información o de olvidarla en función de la duración y repetición de los impulsos eléctricos que las estimulan, una plasticidad que estaría vinculada al aprendizaje y la memoria.

Entre los materiales que imitan las sinapsis de las neuronas destacan los materiales memresistivos, los ferroeléctricos, los materiales con memoria por cambio de fase, los aislantes topológicos y, más recientemente, los magneto-iónicos. En estos últimos, se inducen cambios en las propiedades magnéticas por el desplazamiento de los iones dentro del material provocados por la aplicación de un campo eléctrico. En estos materiales se conoce muy bien cómo se modula el magnetismo al aplicar el campo eléctrico, pero la evolución al dejar de aplicarlo (es decir, la evolución después del estímulo) es difícil de controlar. Esto dificulta la emulación de algunas funciones inspiradas en el cerebro, como mantener la eficiencia del aprendizaje que tiene lugar incluso mientras el cerebro está en un estado de sueño profundo (es decir, sin estimulación externa).

Una investigación dirigida por los investigadores del Departamento de Física de la UAB Jordi Sort y Enric Menéndez, en colaboración con el Sincrotrón ALBA, el Instituto Catalán de Nanociencia y Nanotecnología (ICN2) y el ICMAB, propone una nueva manera de controlar la evolución de la magnetización tanto en el estado de estimulación como en el estado posterior al estímulo.

Los investigadores han desarrollado un material basado en una capa delgada de mononitruro de cobalto (CoN) donde, mediante la aplicación de un campo eléctrico, se puede controlar la acumulación de iones en la interfase entre la capa y un electrolito líquido en el que se ha inmerso previamente este material. «El nuevo material funciona con movimiento de iones controlado por voltaje eléctrico, de forma análoga a nuestro cerebro, y a velocidades similares a las que se producen en las neuronas, del orden de los milisegundos», explican el investigador ICREA Jordi Sort y el profesor lector Serra Húnter Enric Menéndez. «Hemos desarrollado una sinapsis artificial que en el futuro puede ser la base de un nuevo paradigma de computación alternativo al que utilizan los ordenadores actuales», destacan Sort y Menéndez.

Los investigadores han logrado un control sin precedentes de la evolución de la magnetización en un material. Al aplicar pulsos de voltaje se ha podido emular, de forma controlada, procesos como la memoria, el procesado de información, la recuperación de información y, por primera vez, la actualización controlada de información sin voltaje aplicado. Este control se ha logrado modificando el grosor de las capas de mononitruro de cobalto (que determina la velocidad de los iones) y la frecuencia de los pulsos. La disposición del material permite controlar las propiedades magnetoiónicas no sólo al aplicar el voltaje, sino también, por primera vez, al dejar de aplicarlo. Una vez que el estímulo externo de voltaje desaparece, la magnetización del sistema puede reducirse o incrementarse, en función del grosor del material y del protocolo de cómo se ha aplicado previamente el voltaje.

Este nuevo efecto, jamás observado hasta ahora, abre todo un abanico de oportunidades para nuevas funciones de computación neuromórfica. Ofrece una nueva función lógica que permite, por ejemplo, la posibilidad de imitar el aprendizaje neuronal que se produce después de la estimulación del cerebro, cuando dormimos profundamente. Esta funcionalidad no puede emularse mediante ningún otro tipo de material neuromórfico existente.

«Cuando el grosor de la capa de mononitruro de cobalto está por debajo de los 50 nanómetros y con un voltaje aplicado a una frecuencia superior a los 100 ciclos por segundo hemos conseguido emular una función lógica adicional: una vez aplicado el voltaje el dispositivo puede ser programado para aprender o para olvidar, sin necesidad de ninguna aportación adicional de energía, mimetizando las funciones sinápticas que tienen lugar en el cerebro durante el sueño profundo, cuando el procesamiento de la información puede continuar sin aplicar ninguna señal externa», destacan Jordi Sort y Enric Menéndez.

La investigación, publicada en la revista Materials Horizons, ha sido dirigida por los investigadores del Departamento de Física de la UAB Jordi Sort, también investigador de la Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), y Enric Menéndez (profesor lector Serra Húnter) y con la participación de Zhengwei Tan, Julius de Rojas y Sofia Martins, investigadores del Departamento de Física de la UAB; Aitor Lopeandia, del Departamento de Física de la UAB y del Instituto Catalán de Nanociencia y Nanotecnología (ICN2); Alberto Quintana, del Instituto de Ciencia de Materiales de Barcelona (ICMAB-CSIC); Javier Herrero-Martín, del Sincrotrón ALBA; José L. Costa-Krämer, del Instituto de Micro y Nanotecnología (IMN-CNM-CSIC), y de investigadores del CNR-SPIN, en Italia, y del IMEC y el Quantum Solid State Physics (KU Leuven), en Bélgica.