Nouvelle avancée de l'Institut de physique moderne de l'Académie chinoise des sciences dans la recherche sur la régulation de la dynamique ionique dans les memristors nanofluidiques

Les dispositifs ioniques nanofluidiques à base d'eau présentent des avantages uniques dans des domaines de pointe tels que les interfaces cerveau-machine et le calcul biocompatible. Récemment, l'équipe de recherche du Laboratoire clé national des sciences et technologies des ions lourds de l'Institut de physique moderne de l'Académie chinoise des sciences, en collaboration avec l'Université de Lanzhou, l'Université de géologie du Hebei et d'autres partenaires, a réussi à réaliser un effet de mémristance ionique stable dans des nanocanaux à trace d'ion unique, et a obtenu des fonctions de mémristance et synaptiques à commutation programmable grâce à une régulation précise, offrant une nouvelle voie technologique pour le développement de matériel informatique neuromorphique de nouvelle génération à faible consommation d'énergie. Les résultats ont été publiés le 22 juillet dans la revue *Small*.

En s'appuyant sur les techniques d'irradiation par micro-faisceau à ions uniques et de gravure de traces de l'installation HIRFL, les chercheurs ont fabriqué des dispositifs memristifs nanofluidiques à deux configurations : nanocône unique (SCN) et nanocône double (BCN). Les expériences montrent que les deux types de dispositifs présentent une excellente stabilité cyclique, conservant des performances memristives stables après des centaines de cycles de commutation.

L'étude a également révélé qu'en modifiant les espèces d'ions (potassium, magnésium, fer) dans les électrolytes des deux côtés du dispositif, le memristor peut commuter de manière flexible entre trois modes : « unipolaire », « bipolaire » ou « hybride », et que le mode memristif peut subir une transition programmable en fonction de la valence des cations et de cycles de tension continus. Les recherches montrent que le mécanisme d'accumulation et de déplétion ionique constitue l'origine physique unifiée du comportement de commutation memristive et de la plasticité synaptique, mécanisme validé quantitativement par des simulations multiphysiques COMSOL.

En termes de performance énergétique, la consommation énergétique d'un seul événement synaptique de ce dispositif n'est que d'environ 13,2 pJ. Un modèle d'entraînement de réseau neuronal artificiel a atteint un taux de précision de reconnaissance de 94,5 % sur la tâche de reconnaissance de chiffres manuscrits MNIST à petite échelle, validant le potentiel d'application de ce memristor nanofluidique dans le calcul neuromorphique.

Ces travaux ont bénéficié du soutien du projet pilote stratégique de l'Académie chinoise des sciences, du projet majeur de la province du Gansu et de la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine. Le premier auteur de cet article est Muhammad Jahangeer, doctorant à l'Université de l'Académie chinoise des sciences. Les auteurs correspondants sont le professeur Wang Qi de l'Université de Lanzhou et le chercheur Du Guanghua de l'Institut de physique moderne de l'Académie chinoise des sciences.

Figure : Évolution des effets de potentialisation et de dépression synaptiques sous la régulation du processus d'accumulation/déplétion ionique dans les memristors nanofluidiques