Lorsqu'une tension est appliquée , les ions circulent à travers ce matériau et créent des filaments conducteurs qui imitent la force ou la faiblesse d'un signal entre deux neurones . Une façon assez rudimentaire de reproduire la plasticité cérébrale . Le problème avec cette méthode est que la circulation des ions n'est pas structurée et que les signaux peuvent donc emprunter un nombre infini de canaux . Résultat : les performances des processeurs neuromorphiques sont inconsistantes et imprévisibles . C'est précisément ce problème de non uniformité que les chercheurs du MIT ont réussi à résoudre . Pour cela , ils ont créé des treillis de silicium-germanium , avec des canaux unidimensionnels à travers lesquels les ions peuvent circuler de manière prévisible . Cela garantit que le même chemin est utilisé à chaque fois . Pour créer ces synapses artificielles , les scientifiques sont partis d'une plaquette ( wafer en anglais ) de silicium gravée avec un motif s'apparentant à du grillage à poules . Ils ont ensuite reproduit ce schéma , mais en un peu plus grand , sur une couche de silicium-germanium qu'ils sont venus placer au-dessus de leur wafer . Le léger décalage de taille entre les deux motifs crée un canal unique en forme d'entonnoir à travers lequel les ions peuvent circuler . Les chercheurs ont alors pu fabriquer une puce neuromorphique avec ces synapses artificielles mesurant chacune environ 25 nm de côté . Ils ont ensuite éprouvé celle-ci en appliquant une tension sur chaque synapse et constaté qu'elles présentaient plus ou moins le même courant avec une variation d'environ 4 % entre les synapses . Une seule synapse à laquelle la même tension a été appliquée plus de 700 fois a varié de seulement 1 % . Autrement dit , le fonctionnement de ces synapses s'avère beaucoup plus uniforme . Pour finir , l'équipe du MIT a réalisé une simulation informatique d'un réseau neuronal artificiel formé de trois couches neuronales connectées par deux couches de synapses artificielles et dont les propriétés ont été définies à partir des caractéristiques de la .