La memoria a largo plazo ha sido descubierta en canales nanofluídicos bidimensionales

Investigadores del Instituto Nacional del Grafeno (NGI) en universidad de manchester y École Normale Supérieure (ENS), París, demostrando el aprendizaje hebbiano en nanocanales artificiales, en los que los canales exhibieron memoria a corto y largo plazo.

Crédito de la imagen: Universidad de Manchester

Los detalles de su estudio han sido publicados en la revista Ciencias.

El aprendizaje hebbiano es un término técnico acuñado por Donald Hebb en 1949, que describe un método de aprendizaje mediante la realización de una acción repetidamente.

Hibbian es una herramienta educativa bien establecida. Es la forma en que la gente «se acostumbra» a hacerlo. En comparación con lo que sucede en las redes neuronales, los científicos han podido demostrar que la memoria existe en canales bidimensionales (bidimensionales) a escala atómica en forma de túnel con alturas que varían desde varios nanómetros hasta angstroms (10).-10 METRO).

Esto se realizó utilizando sales simples (incluida la sal de mesa) licuadas en agua que fluía a través de los nanocanales y aplicando barridos/pulsos de tensión (<1 V).

El estudio destaca la importancia del último desarrollo de nanocanales ultrafinos. En este estudio se utilizaron dos versiones de los nanocanales. Los ‘canales originales’ eran del equipo de Manchester encabezado por la profesora Radha Poya, que se obtuvieron agregando capas bidimensionales de MoS2.

Estos canales tienen poca carga superficial y son atómicamente iguales. El equipo del profesor Lederic Bouquet en la ENS creó los ‘canales activos’; Estos poseen una alta carga superficial y se obtienen mediante grabado de grafito con haz de electrones.

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La diferencia fundamental entre el estado sólido y la memoria biológica es que la primera funciona con electrones, mientras que la segunda tiene flujos de iones centrales para su funcionamiento. Si bien hace mucho tiempo se crearon «dispositivos de memoria» basados ​​en óxido de metal o silicio de estado sólido que podían «aprender», esta es la primera ilustración significativa de «aprendizaje» mediante soluciones iónicas básicas y voltajes bajos.

Los efectos de memoria en los nanocanales podrían usarse en el futuro en el desarrollo de computadoras nanofluídicas, circuitos lógicos y en la simulación de sinapsis biológicas con nanocanales artificiales.

Lederic Bouquet, coautor del estudio y profesor, École Normale Superior

La coautora del estudio, la profesora Radha Pouya, agregó «Los nanocanales pudieron memorizar el voltaje anterior que se les aplicó y su conductividad depende de su historial de aplicación del voltaje».

Esto significa que la historia prepotencial puede aumentar (estimular en términos de actividad sináptica) o disminuir (disminuir) la conductancia del nanocanal.

El Dr. Abdelghani Ismail del Instituto Nacional del Grafeno y coautor del estudio dijo: «Pudimos mostrar dos tipos de efectos de memoria detrás de los cuales hay dos mecanismos diferentes. La presencia de cada tipo de memoria depende de las condiciones experimentales (tipo de canal, tipo de sal, concentración de sal, etc.)».

El mecanismo subyacente a la memoria en los «canales de MoS2 prístinos» es la conversión de pares de iones no conductores en un ión polielectrolito conductor, mientras que la adsorción/desorción de cationes (iones de sal positivos) en la pared del canal conduce a «canales activados» del efecto de memoria. .

Paul Rubin, coautor del estudio, Normal High School

El Dr. Theo Emmerich de ENS y coautor del estudio también declaró: «Nuestros memristores nanofluídicos se parecen más a una memoria biológica en comparación con los memristores de estado sólido».

Este descubrimiento podría tener aplicaciones para el futuro, desde computadoras nanofluídicas de baja potencia hasta aplicaciones neuronales.

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Referencia de la revista:

petirrojo, b. y otros. (2022) Memoria a largo plazo y dinámicas similares a sinapsis en canales nanofluídicos bidimensionales. Ciencias. doi.org/10.1126/science.adc9931.

Fuente: https://www.manchester.ac.uk

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