MITのエンジニアチームは、数万の小さなメモリスタ（メモリトランジスタ）を配置して、「brain-on-a-chip」という名前のチップを考案しました。人間の脳の情報を模倣するシリコンベースのコンポーネントは、単一のチップに配置されます。チップは踏み台であることが証明されており、さまざまなタスクを実行すると、保存された画像を「記憶」して再現することができます。
研究者は、チップを設計するためのシリコンとともに、銀と銅の合金から各メモリスタを製造しました。新しいメモリスタの設計は、ニューロモーフィックデバイス、つまり脳の神経構造を模倣する方法で情報を処理する新しいタイプの回路に基づく電子機器に適しています。このような脳に触発された回路は、小型のポータブルデバイスに組み込むことができ、スーパーコンピューターによって実行される複雑な計算タスクを実行します。
メモリトランジスタは、従来のトランジスタよりも必要なチップ面積が少なくてすむため、より強力でポータブルなコンピューティングデバイスが可能になります。その上、Wi-Fiは必要ありません。既存のメモリスタ設計の問題は、それらの能力が限られていることです。この制限を克服して、チームは金属を合金に溶かし、それらの結合特性を研究する科学である冶金学に取り組みました。チームは、材料を強化するために異なる原子を追加するのではなく、メモリスタ内の原子相互作用を微調整し、媒体内のイオンの動きを制御するためにいくつかの合金元素を追加するというアイデアを思いつきました。この目的のために、一種の安定化ブリッジとして機能する、銀やシリコンと結合する能力を持つ銅が選択されました。
人工シナプスは実際の推論テストを行うために使用されており、チームはこのテクノロジーをさらに開発して、画像認識タスクを実行するためのより大規模なアレイを用意することを計画しています。最初のテストで、チームはキャプテンアメリカの盾のグレースケール画像を再作成しました。各ピクセルはチップ上の対応するメモリスタと一致し、シールドの同じ鮮明な画像を複数回生成することができました。
最新のイノベーションは、ユーザーがニューロモーフィックデバイスを車のカメラに接続するのに役立ち、ライトやオブジェクトを認識して、インターネットに接続していなくてもすぐに決定を下すことができます。チームは、エネルギー効率の高いメモリスタを使用して、これらのタスクをオンサイトでリアルタイムに実行することを期待しています。