[논문 리뷰] Long-term memory and synapse-like dynamics in two-dimensional nanofluidic channels

Paul Robin, Theo Emmerich외 9명|arXiv (Cornell University)|2022. 05. 16.

Nanopore and Nanochannel Transport Studies참고 문헌 3인용 수 8

한 줄 요약

이 연구는 수용성 전해질을 사용한 이중 차원 나노유체 채널에서 이온 이동이 표면 인터페이스 과정(예: 이온 자가 조립 및 표면 흡착)으로 인해 메모리스 기반 행동을 나타내어 장기 기억 및 시냅스 유사 동역학을 구현함을 보여준다. 저자들은 순수 MoS₂ 및 활성탄 채널에서 나노유체 메모리스를 실험적으로 실현하여 분당에서 수시간까지의 기억 유지 시간을 달성하였으며, 히브시안 학습을 성공적으로 구현하여 수용성 전해질 기반 칩에서 생체 모방 뉴로모픽 컴퓨팅을 실현하였다.

ABSTRACT

Fine-tuned ion transport across nanoscale pores is key to many biological processes such as neurotransmission. Recent advances have enabled the confinement of water and ions to two dimensions, unveiling transport properties unreachable at larger scales and triggering hopes to reproduce the ionic machinery of biological systems. Here we report experiments demonstrating the emergence of memory in the transport of aqueous electrolytes across (sub)nanoscale channels. We unveiled two types of nanofluidic memristors, depending on channel material and confinement, with memory from minutes to hours. We explained how large timescales could emerge from interfacial processes like ionic self-assembly or surface adsorption. Such behavior allowed us to implement Hebbian learning with nanofluidic systems. This result lays the ground for biomimetic computations on aqueous electrolytic chips.

연구 동기 및 목표

• 2D 나노유체 채널이 수용성 전해질에서 장기 기억 및 시냅스 유사 동역학을 나타낼 수 있는지 조사하기.
• 나노스케일 이온 시스템에서 장시간 스케일 기억 효과의 물리적 메커니즘 탐구하기.
• 이온 전도도 히스테리시스를 이용해 나노유체 시스템에서 히브시안 학습 규칙을 구현할 수 있는지 가능성 입증하기.
• 생물학적 시냅스 기능을 모방하여 물과 이온을 전하 운반체로 사용하는 생체 모방 뉴로모픽 컴퓨팅 플랫폼 개발하기.
• 안정적이고 장수명인 메모리스 행동을 수용성 환경에서 실현함으로써 나노유체학과 뉴로모픽 공학 간의 다리를 쌓기.

제안 방법

• 원자적으로 매끄럽고 정밀하게 조절 가능한 간격(0.68–86 nm)을 가진 순수 MoS₂와 전자빔에 의해 조각진 턱형 구조(4–13 nm 깊이)를 가진 활성탄 채널을 포함한 두 종류의 2D 나노채널을 제작하였다.
• 나노채널을 지지하고 채널을 관통하는 전기적 측정을 가능하게 하기 위해 SiNₓ 막을 사용하였다.
• 주기적인 삼각파형 전압 파동(주파수 약 8 mHz)을 도포하여 이온 이동을 유도하고 전류-전압(I-V) 및 전도도-전압(G-V) 히스테리시스 루프를 측정하였다.
• 시스템의 전도도가 적용된 전압의 역사에 따라 달라지는 것을 통해 메모리스 행동을 특성화하였다.
• 장시간 스케일 기억 효과의 기원으로서 이온 자가 조립 및 표면 흡착과 같은 표면 인터페이스 과정을 조사하였다.
• 표면 전하 변화 및 이온 축적과 같은 느린 표면 인터페이스 동역학이 장기 기억의 기원이 될 수 있음을 설명하기 위해 이론적 모델링을 수행하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수용성 전해질이 있는 2D 나노유체 채널이 이온 전도도에서 장기 기억을 나타낼 수 있는가?
• RQ2 나노스케일 이온 시스템에서 장시간 스케일 기억이 나타나는 물리적 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 나노유체 시스템이 생물학적 시냅스 가소성 원리인 히브시안 학습을 모방할 수 있는가?
• RQ4 표면 특성(예: 순수 MoS₂ 대비 활성탄)은 기억 및 메모리스 행동에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 2D 채널 내 수용성 이온 이동이 뉴로모픽 컴퓨팅의 실현 가능한 플랫폼이 될 수 있는가?

주요 결과

• 순수 MoS₂ 나노채널은 수소 분해를 피하기 위해 1.23 V 이하의 저전압에서 메모리스 행동을 나타내었으며, 전도도 히스테리시스를 보였다.
• 활성탄 채널은 더 강한 표면 전하와 더 긴 기억 유지 시간을 보였으며, 전도도 히스테리시스가 최대 몇 시간 동안 지속되었다.
• 기억 수명은 채널 재질과 봉쇄 조건에 따라 분당에서 수시간까지 다양했으며, 가장 긴 기억 수명은 활성탄 채널에서 관측되었다.
• 장기 기억의 기원은 부피 이온 확산이 아니라 느린 표면 인터페이스 과정(예: 이온 자가 조립 및 표면 흡착)으로 기인되었다.
• 시스템은 히브시안 학습을 성공적으로 구현하였다: 전·후성 유사 전압 펄스가 연속적으로 적용되면 전도도가 지속적으로 증가하여 시냅스 강화를 모방하였다.
• 이론적 모델링은 표면 전하 동역학과 표면에서의 이온 축적이 관측된 장시간 스케일을 설명할 수 있음을 확인하였으며, 실험 결과와 일치하였다.