Ispirarsi all’efficienza energetica del cervello copiandone la struttura per creare computer più potenti: un team di ricercatori del Politecnico di Milano, dell'Empa e del Politecnico di Zurigo ha sviluppato un memristore più potente e più facile da produrre rispetto ai suoi predecessori e i risultati sono stati pubblicati su "Science Advances". I ricercatori stanno sviluppando architetture informatiche ispirate al funzionamento del cervello umano attraverso nuovi componenti che, come le cellule cerebrali, combinano la memorizzazione e l'elaborazione dei dati. I nuovi memristori si basano su nanocristalli di perovskite alogenata, un materiale semiconduttore noto per la produzione di celle solari.

Sebbene la maggior parte delle persone non sia in grado di fare calcoli matematici con la precisione dei computer, possiamo elaborare senza sforzo informazioni sensoriali complesse e imparare dalle nostre esperienze, cosa che un computer non può (ancora) fare. E nel farlo, il cervello consuma appena la metà dell'energia di un computer portatile grazie alla sua struttura in sinapsi, in grado sia di memorizzare che di elaborare le informazioni. Nei computer, invece, la memoria è separata dal processore e i dati devono essere trasportati continuamente tra queste due unità. La velocità di questo trasporto è limitata, il che rende l'intero computer più lento quando la quantità di dati è molto elevata.  I ricercatori, sulla base delle misurazioni, hanno simulato un complesso compito di calcolo che corrisponde a un processo di apprendimento nella corteccia visiva del cervello. Il compito consisteva nel determinare l'orientamento di una barra luminosa in base ai segnali provenienti dalla retina. La tecnologia non è ancora pronta per l'uso e la semplice produzione dei nuovi memristori rende difficile la loro integrazione con i chip dei computer esistenti: le perovskiti non possono sopportare le temperature di 400-500 gradi Celsius necessarie per la lavorazione del silicio, almeno non ancora. Esistono anche altri materiali con proprietà simili che potrebbero essere presi in considerazione per la produzione di memristori ad alte prestazioni.