[논문 리뷰] Hydrophobically gated memristive nanopores for neuromorphic applications

Gonçalo Paulo, Ke Sun외 7명|PubMed|2023. 06. 21.

Advanced Memory and Neural Computing참고 문헌 75인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 생물학적 이온 채널을 모방하여 나노스케일에서 에너지 효율적인 뉴로모픽 컴퓨팅을 가능하게 하는 생체모방 수소화성 게이팅 메모리스티브 나노포어(HyMN)를 제안한다. 전압 제어 전기화학적 표면 에너지( electrowetting )를 이용해 나노气방울을 형성하여 이온 흐름을 게이팅함으로써, 장치는 메모리스티브 히스테리시스를 나타내며, 학습과 잊음 기능을 갖춘 조절 가능한 시냅스로 기능한다. 이는 분자 동역학, 연속체 모델링, 그리고 돌연변이 FraC 나노포어에서의 전기생리학 실험을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Signal transmission in the brain relies on voltage-gated ion channels, which exhibit the electrical behaviour of memristors, resistors with memory. State-of-the-art technologies currently employ semiconductor-based neuromorphic approaches, which have already demonstrated their efficacy in machine learning systems. However, these approaches still cannot match performance achieved by biological neurons in terms of energy efficiency and size. In this study, we utilise molecular dynamics simulations, continuum models, and electrophysiological experiments to propose and realise a bioinspired hydrophobically gated memristive nanopore. Our findings indicate that hydrophobic gating enables memory through an electrowetting mechanism, and we establish simple design rules accordingly. Through the engineering of a biological nanopore, we successfully replicate the characteristic hysteresis cycles of a memristor and construct a synaptic device capable of learning and forgetting. This advancement offers a promising pathway for the realization of nanoscale, cost- and energy-effective, and adaptable bioinspired memristors.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 이온 채널을 모방하여 메모리스티브 행동을 보이는 나노스케일 에너지 효율 뉴로모픽 장치를 개발하기.
• 반도체 기반 뉴로모픽 시스템의 한계를 극복하기 위해, 더 낮은 전력 소모와 더 높은 생체 적합성을 갖춘 이온트로닉 원리를 활용하기.
• 복잡한 단백질 구조 변화가 아닌 수소화 효과와 전기화학적 표면 에너지 제어를 통해 단순하고 견고한 게이팅 메커니즘을 설계하기.
• 생물학적 나노포어에서 제어 가능한 이온 전류 히스테리시스를 통해 학습과 잊음 기능을 포함한 시냅스 유연성을 입증하기.
• 자유 에너지 프로파일과 전압 의존성 스위칭 동역학을 기반으로 수소화성 게이팅 나노포어의 설계 원칙 수립하기.

제안 방법

• 수분율(ξw)에 따라 수소화성 나노포어에 물이 채워지는 데 필요한 자유 에너지 프로파일을 계산하기 위해 제약 조건이 부여된 분자 동역학(RMD) 시뮬레이션을 사용하였다.
• 나노포어의 젖은 상태와 마른 상태 사이의 전압 의존성 스위칭 속도(kw 및 kd)를 기술하기 위해 연속체 모델을 개발하였다.
• 이동 부품이 없는 기포 기반 게이팅을 가능하게 하기 위해 수소화성을 향상시킨 G6F,G13F-FraC 돌연변이 나노포어를 제작하였다.
• 플레인 지질 이중층 전기생리학 실험에서 전압 클램프 프로토콜을 적용하여 이온 전류-전압(I-V) 히스테리시스 사이클을 측정하였다.
• 전기장 유도 및 친화도 정제(Ni-NTA)를 사용하여 기능성 FraC 올리고머를 발현하고 분離하였다.
• 전기화학적 표면 에너지 제어를 통해 나노포어 표면의 수소화성에서 수산화성으로의 전환을 조절함으로써 전압 제어 스위칭을 가능하게 하였다.

Figure 1: Simple model of a memristive hydrophobic nanopore . a) Atomistic representation of a cylindrical hydrophobic nanopore immersed in water. The nanopore can switch between the wet and dry state with rates $k_{w}$ and $k_{d}$ respectively. These rates depend on the applied voltage across the m

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수소화성 게이팅 나노포어는 전압 제어 기반 기포 형성에 의해 메모리스티브 행동을 나타낼 수 있는가?
• RQ2 수소화성 나노포어에 물이 채워지는 데 필요한 자유 에너지 프로파일은 적용된 전압과 나노포어 기하학적 구조에 어떻게 의존하는가?
• RQ3 생물학적 나노포어는 이온 전류 히스테리시스를 통해 학습과 잊음 기능을 포함한 시냅스 유연성을 구현할 수 있는가?
• RQ4 이온트로닉 나노포어에서 안정적이고 반복 가능하며 조절 가능한 메모리스티브 행동을 달성하기 위한 핵심 설계 원칙은 무엇인가?
• RQ5 전기화학적 표면 에너지 메커니즘은 생물학적 이온 채널의 복잡한 전압 감지 도메인을 뉴로모픽 응용 분야에서 얼마나 대체할 수 있는가?

주요 결과

• 수소화성 게이팅 나노포어는 I-V 곡선에서 찌그러진 히스테리시스 루프를 나타내어, Chua(1971)가 정의한 메모리스티브 행동을 확인하였다.
• 전압 적용은 전기화학적 표면 에너지를 유도하여 나노기포 형성을 촉진하며, 이는 나노포어를 도전성(젖은) 상태에서 비도전성(마른) 상태로 전환시켜 기억 기능을 가능하게 한다.
• G6F,G13F-FraC 돌연변이 나노포어는 측정 가능한 스위칭 속도(kw 및 kd)를 보이며, 메모리스티브 히스테리시스를 성공적으로 재현하였다.
• 장치는 시냅스 유연성을 나타내며, 반복적인 자극에 의해 도전도가 증가하는 학습 기능과 그 과정을 뒤집어 잊는 기능을 구현하여 생물학적 시냅스를 모방한다.
• 분자 동역학 시뮬레이션 결과, 전압이 증가할수록 물 채우기의 자유 에너지 장벽이 증가하여 마른 상태가 안정화되고 기억 유지가 가능하다.
• 이 시스템은 이동 부품이 없는 1차원 이온트로닉 메모리스티브 장치로, 확장 가능하고 저비용이며 에너지 효율적인 뉴로모픽 컴퓨팅 플랫폼을 제공한다.

Figure 2: Design criteria for HyMNs . a) The intersection of the 4 main design criteria exposed in the main text define a white region in the diameter vs. aspect ratio plane where hydrophobic gating is expected. Here, contact angle $104^{\circ}$ and maximum voltage $\Delta V^{\ast}=0.2$ V are assume