Программируемые 2D-наноканалы имитируют память человеческого мозга

Наноканалы имитируют биологические ионные каналы и синапсы. Автор: Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-61649-6

Исследователи из Национального института графена Манчестерского университета разработали новый класс программируемых наножидкостных мемристоров, имитирующих функции памяти человеческого мозга. Это открытие прокладывает путь для создания нейроморфных вычислительных систем следующего поколения.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications, учёные продемонстрировали, как двумерные (2D) наноканалы можно настроить для демонстрации всех четырёх теоретически предсказанных типов мемристивного поведения — чего ранее не удавалось достичь в одном устройстве.

Мемристоры — это компоненты, которые изменяют своё сопротивление в зависимости от прошлой электрической активности, фактически сохраняя память о ней. В отличие от большинства существующих твердотельных мемристоров, команда под руководством профессора Радхи Бойи использовала жидкие электролиты в тонких наноканалах из 2D-материалов, таких как MoS₂ и hBN. Этот подход позволяет добиться ультранизкого энергопотребления и имитировать биологические процессы обучения.

Четыре режима памяти в одном устройстве

Исследование показало, что, изменяя параметры (состав электролита, pH, частоту напряжения и геометрию канала), одно и то же наножидкостное устройство может переключаться между четырьмя различными типами памяти. Эти режимы соответствуют разным механизмам, включая взаимодействие ионов, адсорбцию/десорбцию поверхностного заряда и поляризацию концентрации ионов.

«Это первый случай, когда все четыре типа мемристоров наблюдались в одном устройстве», — заявила профессор Радха Бойа, старший автор исследования.

Имитация синапсов мозга

Устройства демонстрируют как кратковременную, так и долговременную память, подобно биологическим синапсам. Например, они могут «забывать» информацию со временем или сохранять её в течение дней в зависимости от приложенного напряжения и условий электролита.

Команда также смоделировала кратковременную синаптическую депрессию — процесс, при котором последовательные нервные сигналы снижают силу ответа, если не дать достаточно времени на восстановление. В наноканалах аналогичный эффект возникает из-за ионных взаимодействий.

Перспективы технологии

Исследователи разработали теоретическую модель, которая объясняет наблюдаемые поведения и предлагает основу для проектирования будущих наножидкостных систем памяти. По словам ведущего автора исследования доктора Абдулгани Исмаила, эта работа открывает новые возможности для создания энергоэффективных вычислительных систем, работающих подобно человеческому мозгу.

Технология может найти применение в искусственном интеллекте, робототехнике и биоэлектронике, предлагая новые подходы к адаптивным вычислениям и принятию решений в реальном времени.

Подробнее: Abdulghani Ismail et al, Programmable memristors with two-dimensional nanofluidic channels, Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-61649-6

Источник: University of Manchester