Hầu hết các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đều được phát triển nhằm mục đích sao chép và mô phỏng các cơ chế và hành vi sinh học được quan sát trong tự nhiên. Khớp thần kinh điện tử (e-synapses) là một ví dụ điển hình, nó có chức năng tái tạo mối nối giữa các tế bào thần kinh cho phép truyền tín hiệu điện hoặc hóa học đến các tế bào đích trong cơ thể người, được gọi là khớp thần kinh.

Trong vài năm qua, các nhà nghiên cứu đã thực hiện mô phỏng chức năng linh hoạt của synap bằng cách sử dụng các thiết bị vật lý đơn lẻ. Những thiết bị này có thể nhanh chóng hỗ trợ khả năng học tập và ghi nhớ tiên tiến trong máy móc, mô phỏng các chức năng của bộ não con người.

Những nghiên cứu gần đây đã cho ra đời các thiết bị điện tử trong suốt, linh hoạt và thậm chí có khả năng tương thích sinh học để nhận dạng mẫu, mở đường cho việc phát triển một thế hệ mới hệ thống synap có thể đeo và cấy ghép. Tuy nhiên, thiết bị khớp thần kinh "vô hình" này có một nhược điểm đáng chú ý, đó là: chúng dễ dàng hòa tan trong nước hoặc trong các dung dịch hữu cơ, do đó, rất khó có thể để áp dụng trong phát triển các thiết bị đeo.

Để khắc phục hạn chế này, một nhóm các nhà nghiên cứu tại trường Đại học Fudan ở Thượng Hải (Trung Quốc) đã phát triển một hệ thống synap mới hoạt động ổn định, linh hoạt và đặc biệt là không thấm nước, phù hợp cho các ứng dụng trong môi trường hữu cơ. Trong nghiên cứu được đăng tải trên tạp chí Nanoscale Horizons của Hiệp hội Hóa học Hoàng gia, các nhà khoa học đã giới thiệu một thiết bị điện tử mới, có cấu tạo hoàn toàn trong suốt, có thể mô phỏng các hành vi thiết yếu của synap, như tạo xung ghép đôi (PPF), gây ức chế/trầm cảm lâu dài (LTP / LTD) và quá trình học - quên - học lại (learning-forgetting-relearning processes).

Trong báo cáo kết quả nghiên cứu, các nhà khoa học nêu rằng: khớp thần kinh nhân tạo có khả năng chống thấm ổn định dựa trên một thiết bị điện tử hoàn toàn trong suốt, phù hợp cho các ứng dụng đeo trong môi trường hữu cơ, lần đầu tiên được phát triển thành công.

Hoạt động của thiết bị mới đã đạt được kết quả đáng chú ý, với độ truyền quang ~ 87,5% trong phạm vi ánh sáng khả kiến. Nó cũng có khả năng sao chép đáng tin cậy các quy trình LTP / LTD trong các trạng thái uốn cong. LTP / LTD là hai quá trình ảnh hưởng đến độ dẻo của khớp thần kinh, lần lượt đòi hỏi tăng cường và giảm cường độ tiếp hợp.

Các chuyên gia đã tiến hành kiểm tra thiết kế khớp thần kinh mới của họ bằng cách ngâm chúng trong nước và trong năm dung môi hữu cơ phổ biến trong hơn 12 giờ đồng hồ. Kết quả cho thấy chúng có khả năng hoạt động linh hoạt với 6000 đầu vào tiếp hợp. Bên cạnh đó, họ cũng sử dụng khớp thần kinh điện tử là cơ sở để phát triển khung mô phỏng cấp độ thiết bị - đến - hệ thống với khả năng nhận dạng chữ số viết tay đạt độ chính xác là 92,4%.

Thiết bị mới chứng minh độ trong suốt lý tưởng, đạt 87,5% ở bước sóng 550nm và tính linh hoạt ở bán kính 5mm. Ngoài ra, các đặc tính dẻo synap điển hình, bao gồm EPSC / IPSC, PPF và các quá trình học - quên - học lại cũng được mô phỏng. Đặc biệt, e-synapse có khả năng mô tả các hành vi LTP / LTD một cách đáng tin cậy ở trạng thái phẳng và uốn cong, ngay cả sau khi được ngâm trong nước và dung môi hữu cơ trong hơn 12 giờ.

Công trình mới của nhóm nghiên cứu Đại học Fudan được xem là synap điện tử "vô hình" và không thấm nước đầu tiên có khả năng hoạt động đáng tin cậy trong môi trường hữu cơ mà không bị phá hủy hoặc hư hại. Trong tương lai, công nghệ mới có thể hỗ trợ sự phát triển các hệ thống thần kinh lấy cảm hứng từ não bộ đáng tin cậy mới, bao gồm các thiết bị có thể đeo và cấy ghép.

P.K.L (NASATI), theo https://phys.org/news/2019-07-waterproof-artificial-synapses-pattern-recognition.html, 7/2019