Un cristal de van der Waals configurable permite imitar el funcionamiento de una célula neuronal artificial mediante la luz
Un proceso de plasma en un solo paso permite crear una sinapsis optoelectrónica para una visión neuromórfica apilable en 3D
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Un equipo de investigación dirigido por el profesor Taesung Kim, de la Facultad de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Sungkyunkwan (SKKU, rector Ji-beom Yoo), ha desarrollado un dispositivo sináptico optoelectrónico que imita las funciones de las neuronas y las sinapsis humanas a escala de dispositivo. Los investigadores diseñaron un cristal de van der Waals (vdW) configurable mediante un proceso de sulfuración en un solo paso utilizando plasma mixto. El dispositivo desarrollado funciona bajo estímulos ópticos, lo que ofrece una solución estructural para configurar materiales semiconductores destinados a la computación inspirada en el cerebro.
Los rápidos avances en inteligencia artificial e hiperconectividad requieren sistemas de visión neuromórficos capaces de detectar y procesar grandes cantidades de datos visuales en tiempo real. Las sinapsis optoelectrónicas, que presentan variaciones de conductancia en respuesta a señales luminosas, sirven como componentes centrales de estos sistemas. Los materiales vdW en capas atrajeron una atención significativa como candidatos prometedores debido a sus excelentes propiedades ópticas y su espesor a escala atómica. Sin embargo, los materiales vdW convencionales se enfrentaban a retos técnicos, entre ellos la dificultad de controlar con precisión los límites de grano y la intercalación, la acumulación de residuos de polímeros, la deformación mecánica en las interfaces y la escasa uniformidad cristalina en grandes áreas.
Para superar estas limitaciones, el equipo de investigación se centró en la similitud estructural entre los canales iónicos fotosensibles de las membranas biológicas y las redes vdW en capas. Los investigadores aplicaron un proceso de sulfuración por plasma de argón y sulfuro de hidrógeno (Ar + H₂S) al seleniuro de renio (ReSe₂) de van der Waals a granel. Este proceso de un solo paso transformó la parte superior del material en una capa nanocristalina de ReSe₂ compuesta por granos de tamaño nanométrico, al tiempo que conservaba la capa subyacente de ReSe₂ monocristalino a granel sin dañar las interfaces entre capas. Estas dos capas integradas se corresponden estructuralmente con los canales iónicos fotosensibles de la membrana de una célula neuronal y el entorno intracelular, respectivamente, y se fabricaron sin pasos adicionales de deposición o patrón.
El equipo de investigación utilizó microscopía de sonda de barrido (SPM) para resolver las vías de migración iónica del S²⁻ (azufre). Los límites de grano de la capa nanocristalina de ReSe₂ confinaron el transporte iónico de azufre a escala atómica, lo que permitió un control determinista de las actualizaciones del peso sináptico, similar al mecanismo de activación de los canales iónicos biológicos. El dispositivo demostró funcionalidades sinápticas clave, entre ellas la modulación de la conductancia multinivel, la potenciación/depresión a largo plazo (LTP/LTD), la facilitación por pulsos emparejados (PPF) y una transición ajustable de la memoria a corto plazo a la memoria a largo plazo (STM-LTM). El dispositivo de ReSe₂ nanocristalino mostró un aumento del 34,7 % en la eficiencia de retención durante los ciclos de aprendizaje-olvido-reaprendizaje en comparación con el ReSe₂ macizo. En evaluaciones a nivel de sistema, el dispositivo realizó con éxito la detección de bordes en imágenes naturales y alcanzó una precisión de clasificación del 96,24 % en la tarea de reconocimiento de imágenes CIFAR-10. Este avance ofrece una plataforma de materiales para semiconductores neuromórficos y hardware de IA de próxima generación.
«Este estudio demuestra un método de un solo paso para diseñar la estructura de cristales de van der Waals para dispositivos sinápticos optoelectrónicos que aprenden y almacenan información utilizando la luz», afirmó el profesor Taesung Kim, autor correspondiente del estudio. «Al resolver estructuralmente la naturaleza aleatoria de la migración iónica y los problemas de interfaz inherentes a los dispositivos convencionales, esta arquitectura puede aplicarse a la investigación sobre semiconductores neuromórficos de próxima generación y hardware de IA».
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Publicación original
Jinhyoung Lee, Gunhyoung Kim, Dongho Lee, Seowoo Son, Hyunho Seok, Sihoon Son, Hyunbin Choi, Geonwook Kim, Geumji Back, Hyunkyu Kim, Chaerin Park, Junmin Ahn, Seongyun Je, Chaeyoung Im, Junil Cho, Magdalena Grzeszczyk, Seongho Kim, Eunseo Go, Hyunwoo Shim, Donghwan Choi, Muyoung Kim, Hyoeng‐U. Kim, Won‐Jun Jang, Taesung Kim; "Designable van der Waals Crystal for Artificial Neuronal Cell Mimicking"; Advanced Materials, 2026-6-3
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