Scienziati dell'Università di Monash in Australia hanno svelato un innovativo chip nanofluidico che rappresenta un passo significativo verso la creazione di sistemi di calcolo capaci di emulare i processi biologici del cervello umano. Questo dispositivo, che ha le dimensioni di una moneta, sfrutta una struttura metallo-organica (MOF) appositamente ingegnerizzata per gestire il flusso di ioni attraverso canali microscopici. Tale meccanismo funge da diretto equivalente delle funzioni di commutazione tipiche dei transistor elettronici convenzionali.
Il risultato cruciale di questa ricerca, i cui dettagli sono stati pubblicati sulla rivista Science Advances nell'ottobre 2025, risiede nella capacità del chip di manifestare la proprietà della “plasticità”. Questa caratteristica gli permette di conservare informazioni relative a segnali precedenti, replicando in modo sorprendente il comportamento dei neuroni biologici. Il Professor Huanting Wang, vicedirettore del Centro per l'Innovazione delle Membrane di Monash, ha sottolineato come l'osservazione della conduttività non lineare dei protoni in saturazione apra nuove frontiere per lo sviluppo di sistemi ionotronici. Questi sistemi, a differenza dell'elettronica tradizionale, possiedono memoria intrinseca e un potenziale innato di apprendimento. Il Dottor Jun Lu, del Dipartimento di Ingegneria Chimica e Biologica di Monash, ha specificato che il dispositivo è in grado di memorizzare le variazioni di tensione applicata, conferendogli di fatto le caratteristiche di una memoria a breve termine.
Questo progresso tecnologico si inserisce perfettamente nel contesto dello sviluppo dell'intelligenza artificiale (IA), dove l'efficienza energetica e l'adattabilità sono fattori di importanza critica. Le architetture neuromorfe, che mirano a riprodurre la struttura del cervello, sono considerate la prossima evoluzione nel campo dell'hardware. Esse promettono di ridurre drasticamente il consumo energetico colossale associato alle tradizionali architetture di von Neumann, nelle quali l'unità di elaborazione e la memoria rimangono fisicamente separate. L'utilizzo del movimento ionico, piuttosto che del flusso di elettroni, offre una via d'uscita da questi limiti di efficienza, segnando un netto distacco dalle soluzioni puramente allo stato solido.
Secondo il Dottor Lu, l'elemento distintivo del chip risiede nella sua struttura gerarchica. Questa configurazione inedita nella nanofluidica consente di gestire selettivamente i flussi di protoni e ioni metallici in modi diversi e controllati. Tali conquiste nell'ionotronica, che sfrutta il movimento degli ioni, avvicinano la realizzazione di sistemi capaci di adattarsi dinamicamente alle informazioni in ingresso, rispecchiando la flessibilità della cognizione umana. Per consolidare questo successo in applicazioni pratiche, i ricercatori dovranno concentrarsi prioritariamente sulle sfide legate alla scalabilità e all'integrazione del chip. È degno di nota che questo sviluppo avviene in un periodo di ampi investimenti nel calcolo avanzato: in precedenza, nel giugno 2025, l'Università di Monash aveva già annunciato un investimento di 60 milioni di dollari destinato al supercomputer MAVERIC per l'IA avanzata.