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May 18, 2023

Un transistor électrochimique organique qui sert de capteur et de processeur

Fonctionnalité du 2 juin 2023

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par Ingrid Fadelli, Tech Xplore

Ces dernières années, les ingénieurs en électronique ont essayé de développer de nouveaux matériels inspirés du cerveau qui peuvent exécuter plus efficacement des modèles d'intelligence artificielle (IA). Alors que la plupart des matériels existants sont spécialisés dans la détection, le traitement ou le stockage de données, certaines équipes ont exploré la possibilité de combiner ces trois fonctionnalités dans un seul appareil.

Des chercheurs de l'Université Xi'an Jiaotong, de l'Université de Hong Kong et de l'Université des sciences et technologies de Xi'an ont présenté un nouveau transistor organique pouvant servir de capteur et de processeur. Ce transistor, présenté dans un article publié dans Nature Electronics, est basé sur une architecture de traversée verticale et un canal cristallin-amorphe dopé sélectivement par des ions, lui permettant de basculer entre deux modes reconfigurables.

"Le matériel d'intelligence artificielle (IA) conventionnel utilise des systèmes séparés pour la détection, le traitement et le stockage des données", ont déclaré à Tech Xplore les professeurs Wei Ma et Zhongrui Wang, deux des chercheurs qui ont mené l'étude.

"Cette séparation entraîne souvent une consommation d'énergie et des retards importants en raison du besoin constant de transfert de données entre différents composants matériels et de la conversion séquentielle des signaux analogiques en signaux numériques. Certaines études révolutionnaires ont mis en évidence les remarquables capacités de détection et de mémoire analogique des composants organiques. transistors électrochimiques (OECT)."

L'objectif initial de l'étude récente des chercheurs était de développer un OECT qui puisse fonctionner à la fois comme capteur et processeur, car un tel dispositif pourrait permettre la création d'un matériel d'IA plus homogène et efficace. Les OECT sont des dispositifs électroniques organiques à base de couches minces qui fonctionnent comme des transistors. Leur faible épaisseur les rend particulièrement prometteurs pour le développement de la bioélectronique intelligente, comme les dispositifs portables ou implantables, et le matériel neuromorphique.

L'OECT développé par Wang, Chen et leurs collègues a deux modes de fonctionnement différents, à savoir un mode de détection et un mode de traitement. Ces deux modes différents sont pris en charge via le dopage ionique sélectif d'un canal cristallin amorphe à l'intérieur du dispositif.

"En mode détection, les ions de l'électrolyte, entraînés par un signal physiologique, migrent dans la structure cristalline, mais ils peuvent facilement se diffuser dans l'électrolyte, maintenant le canal dans un état de faible conductance", a expliqué Wang. "En mode de traitement, ces ions peuvent être" piégés "par la structure cristalline, maintenant le canal dans un état de conductance élevée. Cette double fonctionnalité rend notre dispositif OECT unique et efficace."

Pour fabriquer leur réseau OECT, les chercheurs ont utilisé une série de techniques et de processus simples, notamment l'évaporation thermique, le revêtement de lame de solution, le recuit thermique et la gravure ionique réactive. Comme toutes ces techniques sont rentables, elles pourraient faciliter la fabrication à grande échelle de leur dispositif.

"Notre appareil offre également une polyvalence impressionnante", a déclaré Wang. "En tant que capteur, il peut détecter différents types de signaux, tels que ceux de l'électrophysiologie, des espèces chimiques, de la lumière et de la température. De plus, en tant qu'unité de mémoire, il offre une gamme d'avantages tels que la possibilité de stocker des états analogiques 10 bits. , un faible caractère aléatoire de commutation et une rétention d'état de plus de 10 000 secondes. Cela fait de notre appareil OECT un outil polyvalent dans le monde de l'IA. »

Wang, Chen et leurs collègues ont évalué leur appareil et sa capacité à basculer entre ses différents modes de fonctionnement dans une série d'expériences. Ils ont découvert que la dynamique de leur OECT pouvait être efficacement modulée, ce qui lui permettait de bien fonctionner à la fois en tant que capteur et processeur.

En tant que capteur, l'appareil peut détecter différents types de stimuli, y compris les ions et la lumière. En tant que processeur, il est capable d'états analogiques 10 bits, tout en conservant bien ces états.

"Le nouvel appareil que nous avons développé présente deux schémas de fonctionnement distincts en raison de l'endroit où les ions sont piégés", a déclaré Shijie. "En conséquence, il fonctionne à la fois comme un capteur et un processeur. Cette reconfigurabilité est bio-inspirée, ce qui rend également le futur matériel neuromorphique plus polyvalent et adaptable."

À l'avenir, le transistor créé par cette équipe de chercheurs pourrait être utilisé pour créer des dispositifs neuromorphiques avancés capables de collecter différents types de données et de les traiter. Dans le cadre de leur étude, Wang, Chen et leurs collègues ont montré qu'il pouvait être utilisé pour diagnostiquer des maladies cardiaques en temps réel et que leurs prochains travaux pourraient explorer des applications plus prometteuses.

"Nous prévoyons actuellement d'affiner notre technologie de fabrication dans le but de créer un réseau OECT à grande échelle", a ajouté Wang. « Cela jettera les bases d'un réseau neuronal de traitement de détection entièrement intégré. Les applications potentielles de cette technologie sont vastes et pourraient révolutionner des domaines tels que les soins de santé. Par exemple, elle pourrait permettre un diagnostic en temps réel des maladies en utilisant uniquement du matériel, une percée qui pourrait grandement améliorer la vitesse et la précision dans les milieux médicaux."

Plus d'information: Shijie Wang et al, Un transistor électrochimique organique pour la détection, la mémoire et le traitement multimodaux, Nature Electronics (2023). DOI : 10.1038/s41928-023-00950-y

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