Memorizzare come il cervello umano: ricercatori spagnoli scoprono materiale in grado di replicare i meccanismi della mente umana

I ricercatori hanno sviluppato un materiale in grado di replicare il modo in cui il cervello immagazzina le informazioni. Il materiale funziona copiando le sinapsi dei neuroni, consentendo di imitare l’apprendimento che avviene durante il sonno profondo. Il team di ricercatori dell’Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) ha costruito il materiale magnetico utilizzando un tipo di calcolo chiamato neuromorphic computing. Questo studio è stato pubblicato su Materials Horizon. 

L’informatica neuromorfa è un concetto di calcolo che utilizza neuroni artificiali per imitare il comportamento del cervello e le funzioni sinaptiche, o segnali di comunicazione, dei neuroni. Un’imitazione della funzione cerebrale è la plasticità neuronale, ovvero la “capacità di memorizzare informazioni o di dimenticarle a seconda della durata e della ripetizione degli impulsi elettrici che stimolano i neuroni“, come si legge nello studio. Questa forma di plasticità è legata alla memoria e all’apprendimento nel cervello.

Il team di ricerca ha scoperto alcuni materiali che imitano le sinapsi dei neuroni, cioè costruiscono memorie sulla base di stimoli elettrici. I materiali includono materiali memresistivi (memoria elettronica), ferroelettrici, materiali a memoria di fase, isolanti topologici e materiali magneto-ionici. Il team ha osservato che i materiali magneto-ionici sono i più recenti e si formano grazie a cambiamenti nelle proprietà magnetiche prodotti dal movimento di ioni, o atomi, all’interno del materiale.

Il movimento è causato dall’applicazione di un campo elettrico agli ioni. Nei materiali magneto-ionici, i ricercatori sanno come controllare il magnetismo quando viene applicato un campo elettrico, ma è difficile controllare la progressione delle proprietà magnetiche quando la tensione viene interrotta. Questo rende difficile imitare il funzionamento del cervello, come ad esempio il processo di apprendimento che si verifica anche quando il cervello è in uno stato di sonno profondo e non ha stimoli esterni.

Lo studio è stato condotto dai ricercatori del Dipartimento di Fisica dell’UAB Jordi Sort ed Enric Menéndez, in collaborazione con il sincrotrone ALBA, l’Istituto catalano di nanoscienze e nanotecnologie (ICN2) e l’ICMAB. Il team ha proposto un nuovo modo di controllare l’evoluzione della magnetizzazione negli stati stimolati e post-stimolo del funzionamento del cervello.

Come è avvenuto l’esperimento? È stato creato un nuovo materiale con un sottile strato di mononitruro di cobalto (CoN). Applicando un campo elettrico, è stato possibile controllare l’accumulo di ioni N (azoto) sulla linea tra lo strato e un elettrolita liquido. “Il nuovo materiale funziona con il movimento degli ioni controllato dalla tensione elettrica, in modo analogo al nostro cervello, e a velocità simili a quelle prodotte nei neuroni, dell’ordine dei millisecondi”, hanno dichiarato Jordi Sort, professore di ricerca presso l’ICREA ed Enric Menéndez, professore di ruolo di Serra Húnter presso il Dipartimento di Fisica della UAB.

“Abbiamo sviluppato una sinapsi artificiale che in futuro potrebbe essere la base di un nuovo paradigma di calcolo, alternativo a quello utilizzato dai computer attuali”, proseguono Sort e Menéndez. Il team ha scoperto di poter emulare processi come la memoria, l’elaborazione e il recupero delle informazioni applicando impulsi di tensione. Inoltre, per la prima volta, sono riusciti a simulare l’aggiornamento controllato delle informazioni senza applicare corrente elettrica. Il controllo utilizzato nello studio è stato creato modificando lo spessore degli strati di mononitruro di cobalto (CoN) – che determina la velocità di movimento degli ioni – e la frequenza degli impulsi di tensione.

La configurazione del materiale consente di controllare le proprietà magnetoioniche sia quando la tensione è applicata sia quando viene rimossa. Una volta che lo stimolo della tensione si ritira, la magnetizzazione può essere aumentata o diminuita, in base allo spessore del materiale e al modo in cui è stata applicata la tensione.

Il nuovo risultato ottenuto dal materiale apre un’intera gamma di possibilità per le funzioni di calcolo neuromorfico, creando efficienza nella percezione, nell’apprendimento e nella memoria utilizzando le reti neurali. L’esempio fornito è la possibilità di imitare l’apprendimento neurale che avviene dopo la stimolazione della crusca, durante il sonno. Attualmente, la funzionalità non può essere copiata da nessun altro materiale neuromorfico esistente. Quindi si apre la strada a computer che memorizzano come la mente umana. 

“Quando lo spessore dello strato di mononitruro di cobalto è inferiore a 50 nanometri e con una tensione applicata a una frequenza superiore a 100 cicli al secondo, siamo riusciti a emulare una funzione logica aggiuntiva”, hanno dichiarato Sort e Menendez.

I ricercatori hanno sottolineato l’importanza dello studio e dell’emulazione delle funzioni cerebrali. Una volta applicata la tensione, il dispositivo può essere programmato per imparare o dimenticare, senza bisogno di ulteriori apporti di energia, imitando le funzioni sinaptiche che avvengono nel cervello durante il sonno profondo”.