Grafeenonderzoekers ontdekken langetermijngeheugen in 2D nanofluïdische kanalen

Een samenwerking tussen teams van het National Graphene Institute (NGI) aan de Universiteit van Manchester en de École Normale Supérieure (ENS), Parijs, demonstreerde Hebbian-leren in kunstmatige nanokanalen, waarbij de kanalen korte- en langetermijngeheugen vertoonden. Hebbian learning is een technische term die in 1949 door Donald Hebb is geïntroduceerd en die het leerproces beschrijft door herhaaldelijk een handeling uit te voeren. Het artikel wordt gepubliceerd in het tijdschrift Wetenschap.

Hebbiaans leren is een bekend leermechanisme, het is het proces waarbij we ‘wennen’ aan het uitvoeren van een handeling. Vergelijkbaar met wat er gebeurt in neurale netwerken, konden de onderzoekers het bestaan ​​van geheugen aantonen in tweedimensionale kanalen die vergelijkbaar zijn met tunnels op atomaire schaal met hoogtes variërend van enkele nanometers tot Angström (10^-10 m). Dit werd gedaan met behulp van eenvoudige zouten (inclusief keukenzout) opgelost in water dat door nanokanalen stroomt en door het aanleggen van spanning. kanalen” waren van het Manchester-team onder leiding van prof. Radha Boya, die worden verkregen door de assemblage van 2D-lagen van MoS₂. Deze kanalen hebben weinig oppervlaktelading en zijn atomair glad. De groep van prof. Lyderic Bocquet bij ENS ontwikkelde de “geactiveerde kanalen”, deze hebben een hoge oppervlaktelading en worden verkregen door elektronenstraaletsen van grafiet.

Een belangrijk verschil tussen solid-state en biologische herinneringen is dat de eerste werkt door elektronen, terwijl de laatste ionische stromen hebben die centraal staan ​​in hun werking. Hoewel “geheugenapparaten” op basis van silicium of metaaloxide in vaste toestand die kunnen “leren” al lang zijn ontwikkeld, is dit een belangrijke eerste demonstratie van “leren” door eenvoudige ionische oplossingen en lage spanningen. “De geheugeneffecten in nanokanalen kunnen in de toekomst worden gebruikt bij de ontwikkeling van nanofluïdische computers, logische circuits en bij het nabootsen van biologische neuronsynapsen met kunstmatige nanokanalen”, aldus co-hoofdauteur prof. Lyderic Bocquet.

Mede-hoofdauteur Prof. Radha Boya voegde eraan toe dat “de nanokanalen in staat waren om de vorige spanning die op hen werd toegepast te onthouden en hun geleidbaarheid hangt af van hun geschiedenis van de spanningstoepassing.” Dit betekent dat de eerdere spanningsgeschiedenis de geleiding van het nanokanaal kan verhogen (potentiëren in termen van synaptische activiteit) of verlagen (onderdrukken).

Dr. Abdulghani Ismail van het National Graphene Institute en mede-eerste auteur van het onderzoek zei: “We waren in staat om twee soorten geheugeneffecten aan te tonen waarachter twee verschillende mechanismen zitten. Het bestaan ​​van elk geheugentype zou afhangen van de experimentele omstandigheden.” (kanaaltype, zouttype, zoutconcentratie, etc.).”

Paul Robin van ENS en co-eerste auteur van het artikel voegde eraan toe: “Het mechanisme achter het geheugen in ongerepte MoS₂ kanalen’ is de transformatie van niet-geleidende ionenparen naar een geleidende ionenpolyelektrolyt, terwijl voor ‘geactiveerde kanalen’ de adsorptie/desorptie van kationen (de positieve ionen van het zout) op de wand van het kanaal leidde tot het geheugeneffect.”

Dr. Theo Emmerich van ENS en mede-eerste auteur van het artikel merkte ook op: “Onze nanofluïdische memristor lijkt meer op het biologische geheugen in vergelijking met de solid-state memristors.” Deze ontdekking zou futuristische toepassingen kunnen hebben, van energiezuinige nanofluïdische computers tot neuromorfische toepassingen.