Résumé :
Des chercheurs de l'Université des sciences et technologies de Suzhou et d'autres institutions ont développé un réseau de synapses artificielles flexible qui peut simuler les changements dans la force des connexions synaptiques biologiques et se décomposer rapidement sous des traitements chimiques spécifiques. Le dispositif utilise des matériaux de structure organiques liés à l'hydrogène comme couche fonctionnelle, du MXène comme électrode et un film de polyimide (PI) comme substrat flexible. L’équipe de recherche a utilisé le traitement de solution pour créer un réseau 10×10 contenant un total de 100 unités synaptiques. Des recherches pertinentes ont été publiées dans l’International Journal of Extreme Manufacturing.
Le matériau central TCPP-HOF est composé de molécules organiques à base de porphyrine, qui forment une structure bidimensionnelle ordonnée grâce à des liaisons hydrogène. Lorsqu'une tension directe est appliquée, les charges sont piégées et la conductance du dispositif augmente ; lorsqu'une tension inverse est appliquée, des charges sont libérées et la conductance diminue. Grâce à ce changement réglable, le dispositif peut présenter une amélioration et une inhibition de type synaptique, y compris des caractéristiques liées à l'apprentissage telles qu'une amélioration et une inhibition à long terme, et peut définir 10 états de conductance différents. Le temps de commutation électrique a été mesuré expérimentalement à 26 nanosecondes.
Les chercheurs ont également utilisé les caractéristiques électriques de l'appareil pour évaluer la capacité du réseau neuronal convolutif à reconnaître les chiffres manuscrits du MNIST. Le taux de précision a atteint un maximum de 97,23 % et la référence logicielle était de 99,24 %. Le réseau neuronal décrit dans l'article contient environ 120 000 synapses, mais le réseau physique réel est de 10 × 10 avec un total de 100 appareils ; par conséquent, cet ensemble de résultats montre le potentiel des caractéristiques des appareils pour une informatique de type cerveau et ne signifie pas que l'intégralité du réseau de 120 000 synapses a été intégrée sur ce petit réseau.
Lors du test de flexibilité, le réseau fonctionnait toujours après avoir été plié 200 fois autour d'un rayon d'environ 5 mm, et la précision de la reconnaissance des chiffres manuscrits était de 96,33 %. Le substrat PI conçu par les chercheurs peut également être décomposé dans une solution chimique d'amine chauffée, se transformant en monomères solubles après environ 6 minutes de traitement, laissant un petit résidu inerte. Ce processus nécessite des solutions chimiques et des conditions de chauffage spécifiques, et cela ne signifie pas que l'appareil disparaîtra de lui-même après un contact avec l'eau ou le milieu naturel.
L'équipe estime que les caractéristiques de flexibilité, de traitement des solutions et de décomposition contrôlable pourraient être utilisées à l'avenir dans des capteurs portables, des enveloppes électroniques flexibles, des robots logiciels ou des appareils électroniques à court terme, et peuvent également fournir des idées pour le stockage temporaire et la destruction des informations. Cependant, les résultats actuels sont encore des prototypes de laboratoire et l’échelle du réseau est limitée. Les chercheurs doivent encore résoudre l’impact de l’humidité sur la stabilité des appareils, étendre la gamme et tester la fiabilité à long terme et la cohérence de la fabrication. Il ne s’agit pas encore d’un système informatique complet capable de remplacer directement les processeurs traditionnels ou les puces d’IA commerciales.
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