Des chercheurs de l'Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) ont 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 mimant les synapses des neurones, les matériaux memrésistifs, les ferroélectriques, les matériaux à mémoire à changement de phase, isolants topologiques et, plus récemment, les matériaux magnéto-ioniques se distinguent. Dans ce dernier, les changements dans le Propriétés magnétiques sont induits 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 lors de Tension est arrêté (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 une 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 matériel fonctionne avec le mouvement des ions contrôlé par 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 Jordi Sort, professeur-chercheur à l'ICREA, et Enric Menéndez, professeur titulaire à Serra Húnter. "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 sommeil profond, Lorsque traitement d'informations peut continuer sans appliquer de signal externe », explique Jordi Sort.

La recherche a été publiée dans Horizons de matériaux.