Künstliche Neurotransistoren

Wissenschaftlern ist es gelungen, die Strukturen und Leistung des Gehirns, mit Halbleitermaterialien zu kopieren, wobei sie dank der Erfahrung mit chemischen und biologischen elektronischen Sensoren eine Art künstlichen Neurotransistor entwickelt haben. Als vorteilhaft hat sich bei dieser Form der Architektur erwiesen, dass Informationen an einer Stelle erfasst, verarbeitet und gleichzeitig gespeichert werden, denn diese Funktionsweise weist auch das menschliche Gehirn auf. Die bisherige Technik hat all diese Prozesse getrennt voneinander durchgeführt, was jedoch zu einer überhöhten Verarbeitungszeit und zu Abstrichen hinsichtlich der Leistung führt.

Diese theoretische Idee soll nun in die Tat umgesetzt werden, wozu ein Polymer, das an poröses Keramik erinnert, auf einen Siliziumwafer, welcher die Schaltungen beherbergt, aufgetragen wird. Zwischen den Rissen in der Struktur, befinden sich Ionen, und da diese langsamer als Elektronen sind, springen sie nach einem Impuls auch deutlich langsamer auf ihre Ursprungsposition zurück, wodurch eine Art Speichereffekt entsteht. Eine stärkere Anregung des einzelnen Transistors, führt dazu, dass sich dieser eher öffnet und den Strom freigibt. Dieses System kann durch diesen komplexen Vorgang einen ähnlichen Lerneffekt erzielen, wie ein Mensch. So können Roboter, die mit diesem System arbeiten, sich etwa beibringen, empfindliche Gegenstände deutlich sanfter anzufassen.

Literatur
Baek, Eunhye, Das, Nikhil Ranjan, Cannistraci, Carlo Vittorio, Rim, Taiuk, Bermúdez, Gilbert Santiago Cañón, Nych, Khrystyna, Cho, Hyeonsu, Kim, Kihyun, Baek, Chang-Ki, Makarov, Denys, Tetzlaff, Ronald, Chua, Leon, Baraban, Larysa & Cuniberti, Gianaurelio (2020). Intrinsic plasticity of silicon nanowire neurotransistors for dynamic memory and learning functions. Nature Electronics, doi:10.1038/s41928-020-0412-1.