Investigadores del MIT han desarrollado transistores programables
El mecanismo de trabajo del dispositivo esincorporación electroquímica de un ion diminuto, un protón, en un óxido aislante para modular su conductividad electrónica, explican los autores. Los científicos utilizaron un potente campo eléctrico para acelerar los protones y poner los transistores de iones en modo de operación de nanosegundos.
Los investigadores señalan que el secreto de la nuevaDispositivos que utilizan vidrio de fosfosilicato inorgánico. Proporciona un movimiento ultrarrápido de protones porque contiene muchos poros de tamaño nanométrico, cuyas superficies proporcionan vías para la difusión de partículas elementales. También puede soportar campos eléctricos pulsados muy fuertes.
Potencial de acción en células biológicassube y baja en una escala de tiempo de milisegundos ya que una diferencia de potencial de aproximadamente 0,1 voltios está limitada por la estabilidad del agua. En nuestro trabajo, aplicamos hasta 10 voltios a través de una película especial de vidrio duro nanogrueso que conduce protones sin dañarlo. Y cuanto más fuerte es el campo, más rápido funcionan los dispositivos de iones.
Yu Li, profesor del Instituto Tecnológico de Massachusetts y coautor del trabajo
En el cerebro humano, el aprendizaje ocurre a través defortalecimiento y debilitamiento de las conexiones entre las sinapsis. Las redes neuronales profundas utilizan una estrategia similar cuando los pesos de los nodos (neuronas) se programan con algoritmos de aprendizaje. Cuando se usan procesadores, aumentar y disminuir la conductividad eléctrica de las resistencias de protones proporciona aprendizaje automático analógico.
La conductividad está controlada por el movimiento de los protones.Para aumentar la conductividad, se empujan más protones en el canal de la resistencia y para disminuir la conductividad, se expulsan protones. Esto se logra mediante el uso de un electrolito (similar a una batería) que conduce protones pero bloquea los electrones. El aumento de la velocidad de los protones acelera significativamente el proceso de aprendizaje automático.
Imagen de portada: ilustración artística de una resistencia programable de protones. Fuente: Ella Maru Studio, Murat Onen, MIT
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