Baš kao što biološki neuroni računaju i pohranjuju podatke, tako i neuromorfna tehnologija koja oponaša mozak često kombinira obje operacije. Ovi uređaji mogu smanjiti gubitak energije i vremena u konvencionalnim mikročipovima koji prenose podatke između procesora i memorije i mogu poslužiti za implementaciju neuronskih mreža, od analize medicinskih skenova do upravljanja autonomnim vozilima.

Memorijski otpornici

Jedna strategija za razvoj neuromorfnih računala uključuje memristore ili memorijske otpornike koji mogu zapamtiti u koje su električno stanje prebačeni nakon što im se isključi napajanje. Ti uređaji nalikuju sinapsama koje povezuju neurone, čija se električna vodljivost pojačava ili slabi ovisno o nizu biofizičkih faktora, uključujući koliko je električnog naboja prošlo kroz njih.

Istraživači Švicarskog saveznog instituta za tehnologiju u Lausannei EPFL eksperimentirali su s fluidnim memristorskim uređajima koji se umjesto na elektrone oslanjaju na ione kako bi što bolje oponašali rad mozga, uz što veću energetsku učinkovitost. 

Princip rada

U studiji koju objavljuje časopis Nature Electronics oni su eksperimentirali sa silicijskim čipom koji je u sredini imao četvrtastu membranu od silicijevog nitrida. U središtu ove membrane bila je kružna pora široka oko 100 nanometara. Istraživači su na čip dodali slojeve grafita i paladija unutar kojeg je pak bila mreža kanala širokih samo nekoliko nanometara. 

Primjenom pozitivnog napona ioni su potekli u pore gdje je njihov pritisak stvorio mjehur između površine čipa i grafitnog sloja. Potiskivanjem grafita uređaj je postao vodljiviji i prebacio stanje memorije na "uključeno". Budući da je grafit ostao podignut čak i bez struje, čip je u biti zapamtio ovo stanje. Negativni napon povukao je slojeve čipa i vratio uređaj u stanje "isključeno".

Logička vrata

Znanstvenici su pritom uspjeli povezati dva čipa kako bi formirali logička vrata i tako prvi put više fluidnih memristora spojili u krug.

Memristorski uređaji u čvrstom stanju resetiraju se u mikrosekundama, a ovim tekućima trenutno trebaju oko dvije sekunde. Ipak, kažu istraživači, postoji dovoljno prostora za poboljšanje performansi, od optimizacije veličine i krutosti membrane do promjene površinskog naboja.

U sljedećih pet do deset godina, vjeruju švicarski istraživači, ovaj bi računalni sustav mogao izvršavati jednostavne zadatke poput prepoznavanja slika i izvoditi izračune množenja matrica, ključne za mnoge računalne zadatke, uključujući rad neuronskih mreža. Dugoročno, ideja je izraditi računala koja rade s tekućim elektrolitima koja će obavljati iste zadatke kao i klasična računala.