Một vật liệu đã được tạo ra mô phỏng cách bộ não lưu trữ thông tin

Vật liệu từ tính mô phỏng quá trình học tập xảy ra trong não khi ngủ sâu.
Một vật liệu đã được tạo ra mô phỏng cách bộ não lưu trữ thông tin
Tính toán thần kinh và khái niệm hoạt động của não.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một loại vật liệu có thể tái tạo cách bộ não lưu trữ thông tin. Vật liệu này hoạt động bằng cách sao chép các khớp thần kinh, cho phép nó bắt chước quá trình học diễn ra trong giấc ngủ sâu. Nhóm các nhà nghiên cứu, từ Đại học Autònoma de Barcelona (UAB), đã chế tạo vật liệu từ tính bằng cách sử dụng một loại tính toán được gọi là tính toán thần kinh hình học.

Tính toán thần kinh hình dạng là một khái niệm máy tính sử dụng các tế bào thần kinh nhân tạo để bắt chước hành vi của não và các chức năng tiếp hợp, hoặc tín hiệu giao tiếp của các tế bào thần kinh. Một giả thuyết về chức năng của não là tính dẻo của tế bào thần kinh, đó là “khả năng lưu trữ hoặc quên thông tin tùy thuộc vào thời lượng và sự lặp lại của các xung điện kích thích tế bào thần kinh”, như đã nêu trong nghiên cứu. Dạng dẻo này có liên quan đến trí nhớ và khả năng học hỏi trong não bộ.

Tài liệu mô phỏng việc học
Nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra một số vật liệu bắt chước các khớp thần kinh. Các vật liệu bao gồm vật liệu ghi nhớ (bộ nhớ điện tử), chất sắt điện tử, vật liệu bộ nhớ thay đổi pha, chất cách điện tôpô và vật liệu ion từ. Nhóm nghiên cứu lưu ý rằng vật liệu ion từ là những vật liệu gần đây nhất và được hình thành do những thay đổi về tính chất từ ​​được tạo ra bởi sự chuyển động của các ion hoặc nguyên tử bên trong vật liệu.

Chuyển động là do đặt một điện trường lên các ion. Trong vật liệu ion từ, các nhà nghiên cứu biết cách điều khiển từ tính khi có điện trường tác dụng, nhưng rất khó để kiểm soát sự tiến triển của các đặc tính từ khi điện áp dừng. Điều này gây khó khăn cho việc bắt chước hoạt động của não, chẳng hạn như quá trình học hỏi diễn ra ngay cả khi não đang ở trạng thái ngủ sâu và không có kích thích bên ngoài.

ADDAFFI

Từ nghiên cứu
Nghiên cứu được dẫn đầu bởi các nhà nghiên cứu Jordi Sort và Enric Menéndez của Bộ Vật lý UAB, phối hợp với ALBA Synchrotron, Viện Khoa học nano, Công nghệ nano Catalan (ICN2) và ICMAB. Nhóm nghiên cứu đã đề xuất một cách mới để kiểm soát sự tiến hóa của từ hóa trong các trạng thái kích thích và sau kích thích của hoạt động não bộ.

Một vật liệu mới đã được tạo ra có một lớp mỏng coban mononitride (CoN). Khi một điện trường được đặt vào, sự tích tụ của các ion N (nitơ) ở đường giữa lớp và chất điện phân lỏng có thể được kiểm soát. Jordi Sort, giáo sư nghiên cứu tại ICREA và Enric cho biết: “Vật liệu mới hoạt động với sự chuyển động của các ion được điều khiển bởi điện áp, theo cách tương tự với não của chúng ta và với tốc độ tương tự như tốc độ được tạo ra trong tế bào thần kinh, theo thứ tự mili giây”. Jordi Sort, giáo sư nghiên cứu tại ICREA và Enric cho biết.


Các nhà nghiên cứu (từ trái sang phải) Jordi Sort, Enric Menéndez và Zhengwei Tan trong phòng thí nghiệm tại UAB. Nguồn: UAB

“Chúng tôi đã phát triển một khớp thần kinh nhân tạo mà trong tương lai có thể là cơ sở của một mô hình máy tính mới, thay thế cho mô hình được sử dụng bởi các máy tính hiện tại”, Sort và Menéndez tiếp tục. Nhóm nghiên cứu phát hiện ra rằng chúng có thể mô phỏng các quá trình như bộ nhớ, xử lý thông tin, truy xuất thông tin bằng cách áp dụng các xung điện áp. Ngoài ra, lần đầu tiên, chúng có thể bắt chước việc cập nhật thông tin có kiểm soát mà không cần áp dụng điện áp. Điều khiển được sử dụng trong nghiên cứu được tạo ra bằng cách điều chỉnh độ dày của các lớp coban mononitride (CoN), thứ quyết định tốc độ chuyển động của các ion và tần số của các xung từ vôn.

Việc thiết lập vật liệu cho phép kiểm soát các đặc tính của từ tính cả khi điện áp được đặt vào và khi điện áp được loại bỏ. Khi kích thích điện áp giảm, độ từ hóa có thể tăng hoặc giảm, dựa trên độ dày của vật liệu và cách điện áp được đặt vào.

Các kết quả từ nghiên cứu
Kết quả mới từ vật liệu này mở ra một loạt các khả năng cho các chức năng tính toán thần kinh đa hình, tạo ra hiệu quả trong nhận thức, học tập và ghi nhớ bằng cách sử dụng mạng nơ-ron. Ví dụ được đưa ra là khả năng bắt chước quá trình học tập thần kinh xảy ra sau khi kích thích trong khi ngủ. Hiện tại, chức năng này không thể được sao chép bởi bất kỳ vật liệu thần kinh biến hình hiện có nào khác.

“Khi độ dày của lớp coban mononitride dưới 50 nanomet và với điện áp đặt ở tần số lớn hơn 100 chu kỳ mỗi giây, chúng tôi đã cố gắng mô phỏng một hàm logic bổ sung”, Sort và Menendez nói.

ADDAFFI

Các nhà nghiên cứu đã đề cập đến tầm quan trọng của nghiên cứu và sự mô phỏng chức năng não bộ. “Một khi điện áp được đặt vào, thiết bị có thể được lập trình để học hoặc để quên, mà không cần bất kỳ nguồn năng lượng đầu vào bổ sung nào, bắt chước các chức năng tiếp hợp diễn ra trong não khi ngủ sâu, khi quá trình xử lý thông tin có thể tiếp tục mà không cần áp dụng bất kỳ tín hiệu bên ngoài”, Sort và Menendez nói thêm.

Nhựt Thanh
Theo Interesting engineering
CÙNG CHUYÊN MỤC
ĐỌC THÊM