Uno studio internazionale coordinato dal CNR-Nanotec mostra come regolare la durata della memoria in dispositivi organici. La ricerca apre prospettive per chip neuromorfici destinati all’intelligenza artificiale
Conservare un’informazione e lasciarla svanire nel tempo: due funzioni del cervello che la ricerca sta imparando a riprodurre nei materiali elettronici. Un gruppo internazionale coordinato dall’Istituto di nanotecnologia del Consiglio nazionale delle ricerche (CNR-Nanotec) ha sviluppato sinapsi artificiali organiche nelle quali è possibile regolare la persistenza della memoria intervenendo sulla composizione chimica dei polimeri.
Lo studio, pubblicato su Communications Materials, ha come coordinatore scientifico Pierluigi Cossari, ricercatore del CNR-Nanotec. Il risultato offre nuove basi per il calcolo neuromorfico, un approccio che si ispira al funzionamento del sistema nervoso per elaborare informazioni con maggiore efficienza.
Come funzionano le sinapsi artificiali organiche
Nel cervello, le sinapsi consentono ai neuroni di comunicare. La capacità di queste connessioni di modificare la propria risposta agli stimoli è alla base dei processi di apprendimento e memoria.
I dispositivi studiati riproducono alcuni di questi comportamenti attraverso polimeri capaci di condurre sia cariche elettroniche sia ioni, cioè atomi o molecole dotati di carica elettrica. Questa doppia modalità di conduzione permette di mettere in relazione l’elettronica con segnali di natura elettrochimica.
Le sinapsi artificiali, sviluppate presso la Northwestern University, negli Stati Uniti, rispondono alla dopamina, un neurotrasmettitore coinvolto anche nell’apprendimento. La ricerca riguarda dispositivi che imitano specifiche proprietà delle connessioni nervose, con una memoria regolabile attraverso il materiale di cui sono composti.
La chimica dei polimeri permette di regolare la memoria
Il punto di partenza è il PEDOT:PSS, un materiale conduttivo molto utilizzato nell’elettronica organica. I ricercatori lo hanno combinato con Nafion, ottenendo sistemi le cui proprietà di trasporto ionico ed elettronico possono essere modificate controllando la struttura e l’organizzazione interna del materiale.
Come spiega Cossari, la regolazione avviene attraverso la chimica dei polimeri, senza dover affidare questa specifica funzione a circuiti esterni aggiuntivi.
Il vantaggio consiste nella possibilità di progettare materiali con risposte differenti: la traccia lasciata da uno stimolo può persistere più a lungo oppure attenuarsi più rapidamente. La composizione diventa così uno strumento per controllare il comportamento della sinapsi artificiale.
Perché anche l’oblio conta nel calcolo neuromorfico
Uno degli aspetti centrali dello studio è la riproduzione dell’oblio, inteso come progressiva diminuzione della risposta del dispositivo dopo uno stimolo.
In questo contesto, “ricordare” significa mantenere una variazione della conduzione elettrica; “dimenticare” descrive il graduale decadimento di quella variazione. Sono comportamenti fisici che richiamano alcune proprietà delle sinapsi biologiche.
Secondo quanto illustrato da Cossari, il sistema PEDOT:PSS:Nafion consente di ottenere otto stati differenti, offrendo un controllo più preciso della velocità e dei tempi di decadimento della risposta rispetto al materiale di riferimento.
Poter regolare questa durata apre la possibilità di sviluppare sistemi nei quali le informazioni vengono conservate su scale temporali diverse, in funzione del compito da svolgere.
Le prospettive per i chip neuromorfici e l’IA
I dati sperimentali sono stati impiegati anche in simulazioni di architetture neuromorfiche basate su crossbar arrays, reti di connessioni incrociate utilizzabili per operazioni di calcolo.
L’obiettivo è contribuire allo sviluppo di hardware per l’intelligenza artificiale che tragga ispirazione dall’efficienza del cervello. La possibilità di controllare la memoria direttamente nei materiali rappresenta un elemento utile per progettare questi sistemi.
Si tratta di risultati di ricerca su materiali, dispositivi e modelli di calcolo: le applicazioni in chip veloci e a basso consumo energetico costituiscono una prospettiva di sviluppo.
Al lavoro hanno partecipato anche gli istituti del CNR di cristallografia, microelettronica e microsistemi e studio dei materiali nanostrutturati, insieme al Dipartimento di chimica e tecnologie chimiche dell’Università della Calabria, che ha approfondito la conducibilità ionica e i meccanismi di trasporto.
