Um estudo publicado na revista Advanced Science mostra que filmes ultrafinos de polímero auto-dopado, com apenas dez nanômetros de espessura, atingem sua melhor performance em computação de reservatório físico quando a umidade relativa do ambiente fica entre 60% e 80%.
A pesquisa utilizou filmes de S-PEDOT (poly(3,4-ethylenedioxithiophene) auto-dopado), material que transporta simultaneamente lacunas eletrônicas e prótons. Ao manipular a umidade, os cientistas equilibraram a mobilidade desses dois portadores de carga, criando dinâmicas internas mais ricas e adequadas para processamento de sinais inspirado no cérebro.
Como o experimento foi conduzido
Os filmes, depositados de forma homogênea em espessura de cerca de 10 nm, foram quimicamente desdopados com tris(2-aminoetil)amina (TREN). O tratamento reduziu a condutividade de aproximadamente 500 S cm−1 para 0,03 S cm−1. Em seguida, medições de impedância avaliaram a condução em diferentes níveis de umidade:
- Até 50% de umidade: condução dominada por lacunas.
- 60%–80%: regime misto, com contribuições equivalentes de prótons e lacunas.
- Acima de 80%: condução majoritariamente protônica.
Difração de raios X indicou que, em ambiente seco, o espaçamento lamelar do filme era de 2,06 nm. A 80% de umidade, moléculas de água expandiram essa distância para 2,44 nm, abrindo nano-canais que facilitam o transporte de prótons.
Testes de computação de reservatório
Para avaliar o desempenho computacional, os pesquisadores aplicaram sinais senoidais de 10 Hz ao nanofilme e coletaram respostas em sete eletrodos. O dispositivo precisou reconstruir cinco formas de onda alvo (cosseno, triângulo, quadrada, dente-de-serra e seno de frequência dobrada):
- Formas simétricas mantiveram acurácia acima de 90% em todas as condições ambientais.
- A forma dente-de-serra atingiu 93,4% de acerto e o seno de frequência dobrada chegou a 89,2% entre 60% e 80% de umidade; fora desse intervalo, o desempenho caiu.
Em tarefas NARMA2, que exigem previsão de séries temporais, o erro quadrático médio normalizado foi reduzido para 0,031 na umidade de 80%. A capacidade de memória, métrica que indica quanto tempo o sistema “lembra” entradas anteriores, atingiu 3,1 no regime misto e diminuiu em ambientes mais secos ou muito úmidos.
Imagem: Nanowerk https
Implicações
Segundo os autores, esta é a primeira demonstração de computação de reservatório que explora deliberadamente um estado de condução mista íon-elétron intrínseco. Além de igualar ou superar resultados de outras plataformas, o dispositivo utilizou apenas sete eletrodos de saída, número inferior ao de abordagens concorrentes.
Os pesquisadores sugerem que a estratégia de equilibrar múltiplos portadores de carga pode ser aplicada a polímeros que conduzem outros íons móveis, como lítio, abrindo caminho para hardware neuromórfico mais versátil e eficiente.
Com informações de Nanowerk
