Forscher der Monash University in Australien haben einen bahnbrechenden nanofluidischen Chip vorgestellt. Diese Innovation stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Entwicklung von Rechensystemen dar, die biologische Gehirnprozesse nachahmen sollen. Das Gerät, dessen Abmessungen mit denen einer Münze vergleichbar sind, nutzt ein eigens konzipiertes metallorganisches Gerüst (MOF), um den Ionenfluss durch mikroskopisch kleine Kanäle zu steuern. Dieser spezifische Mechanismus fungiert als direktes Pendant zu den Schaltfunktionen, die in herkömmlichen elektronischen Transistoren zu finden sind.
Die zentrale Errungenschaft dieses Projekts liegt in der Fähigkeit des Chips, eine Eigenschaft namens „Plastizität“ zu demonstrieren. Ähnlich wie Neuronen kann das System Informationen über vorherige Signale speichern. Die Ergebnisse dieser Forschung wurden im Oktober 2025 in der Fachzeitschrift Science Advances veröffentlicht. Professor Huanting Wang, stellvertretender Direktor des Monash Membrane Innovation Centre, betonte, dass die Beobachtung einer nichtlinearen Protonenleitfähigkeit bei Sättigung neue Wege für die Konzeption ionotroper Systeme eröffnet. Solche Systeme könnten über ein integriertes Gedächtnis sowie Lernpotenzial verfügen. Dr. Jun Lu vom Monash Department of Chemical and Biological Engineering ergänzte, dass das Gerät in der Lage sei, Veränderungen der angelegten Spannung zu speichern, was ihm die Charakteristik eines Kurzzeitgedächtnisses verleihe.
Dieser Durchbruch signalisiert eine Abkehr von reinen Festkörperlösungen hin zu Systemen, die zur Datenverarbeitung die Bewegung von Flüssigkeiten nutzen. Angesichts der rasanten Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI), bei der Energieeffizienz und Anpassungsfähigkeit von größter Bedeutung sind, wirken derartige Innovationen als Katalysator für eine Neudefinition der Hardware-Architektur. Neuromorphes Rechnen, das die Struktur des Gehirns nachbilden soll, gilt als die nächste Evolutionsstufe. Es hat das Potenzial, den immensen Energieverbrauch traditioneller von-Neumann-Architekturen drastisch zu senken, bei denen Prozessor und Speicher strikt voneinander getrennt sind.
Laut Dr. Lu liegt die Einzigartigkeit des Chips in seiner hierarchischen Struktur. Diese ermöglicht eine selektive Steuerung der Protonen- und Metallionenflüsse auf eine Weise, die in der Nanofluidik bisher unbekannt war. Solche Fortschritte in der Ionotronik – einem Feld, das Ionenströme anstelle von Elektronen nutzt – bringen die Entwicklung von Systemen näher, die sich flexibel an eingehende Informationen anpassen können, was die Anpassungsfähigkeit menschlicher Kognition widerspiegelt.
Um diesen Erfolg praktisch zu festigen, liegt der Fokus der Forscher nun auf der Skalierung und Integration der Technologie. Diese Bemühungen finden vor dem Hintergrund breiterer Investitionen in fortschrittliche Rechenleistung statt: Bereits im Juni 2025 hatte die Monash University eine Investition von 60 Millionen Dollar in den Supercomputer MAVERIC bekannt gegeben, der für fortgeschrittene KI-Anwendungen vorgesehen ist.