ERC Consolidator beurs van twee miljoen euro voor drie onderzoekers TU/e

Universitair hoofddocent Yoeri van de Burgt (verbonden aan faculteit Mechanical Engineering en instituten EHCI, EAISI en ICMS) werkt aan elektronische systemen die in niets lijken op de elektronica in je laptop of mobiele telefoon. Het hart van de apparaten in zijn lab zijn niet van de halfgeleider silicium gemaakt, maar van organische materialen die we ook terugvinden in ons lichaam.

Bovendien lijkt deze organische processor qua ontwerp meer op de neurale netwerken in onze hersenen dan op een klassieke computerchip. Van de Burgt wil zo’n processor nu ‘aansluiten’ op een biologische omgeving bestaande uit zenuwcellen.

Die aansluiting op biologisch materiaal is uitdagend, volgens Van de Burgt. “We willen een koppeling maken die naar beide kanten informatie doorgeeft, en dat is lastig”, zegt hij. “Hoe meet je signalen uit biologische cellen en geef je die door aan de processor? Daarbij willen we dat deze koppeling ‘zelflerend’ is, zoals de flexibele verbindingen tussen hersencellen.”

Dat laatste betekent dat de sterkte van de koppeling afhankelijk is van eerdere signalen die er doorheen gingen, maar ook van de aanwezigheid van bepaalde neurotransmitters ofwel signaalstoffen in de biologische omgeving.

Spikes en neurotransmitters

Het platform dat Van de Burgt en zijn collega’s in dit project bouwen is enkele centimeters groot en bestaat uit vloeistofkanalen en sensoren van zogenoemde mixed conducting polymeren, die zowel elektronen als geladen ionen geleiden.

“Deze processor reageert op twee soorten signalen”, zegt Van de Burgt. “De eerste zijn normale elektrische signalen – ofwel spikes – van zenuwcellen. Het tweede signaal zijn neurotransmitters zoals dopamine of serotonine, signaalstoffen die je ook in de hersenen vindt. De concentratie van deze stoffen bepaalt de sterkte van het lerende gedeelte.”

Uiteindelijk krijgt de processor een taak: de onderzoekers sluiten er een ‘zachte’ grijper op aan. Niet alleen willen ze met elektrische signalen uit de cellen de grijper aansturen. Het is de bedoeling dat de organische processor uiteindelijk ‘leert’ om te gaan met de grijper en bijvoorbeeld precies de juiste hoeveelheid kracht kan zetten om een bepaald object vast te pakken.

De belofte is volgens Van de Burgt dat de technologie in de toekomst kan dienen voor op het lichaam aangesloten persoonlijke protheses. Dit soort organische computers kunnen uiteindelijk lokaal, in het lichaam, veel energiezuiniger hetzelfde werk doen als een externe klassieke computer.

Het project heet ‘NEURO-LABS’ en zal bestaan uit drie promovendi en twee postdocs.

Draadloze netwerken van terahertz-licht

Vroeger stuurden we enkel korte tekstberichten naar elkaar, inmiddels praten we via beeldverbindingen en versturen moeiteloos grote bestanden. Dat vraagt om steeds snellere verbindingen en verwerking van data. Universitair hoofddocent Klaas-Jan Tielrooij van de faculteit Applied Physics and Science Education legt de basis voor draadloze elektronische componenten die deze trend in de toekomst bij kunnen benen.

Nieuwe materialen en nieuwe fysica moeten compacte zenders en ontvangers mogelijk maken die biljoenen signalen per seconde verwerken. De zogenoemde opto-elektronische componenten gebruiken terahertz-straling om informatie te verzenden en ontvangen. Ze zijn in theorie vele malen sneller dan de onderdelen die je nu in onder andere draadloze communicatienetwerken vindt.

Op dit moment zijn terahertz-componenten vaak niet efficiënt en vrij kostbaar. Dat in tegenstelling tot infrarood en optisch licht, dat in glasvezeltechniek veel gebruikt wordt. Tielrooij gaat gebruik maken van extreem dunne materialen, zoals grafeen en andere zogenoemde quantummaterialen, die slechts één of een paar atomen dik zijn.

De temperatuur van elektronen

Essentieel voor een goede terahertz-zender of -ontvanger is een efficiënte omzetting van licht van een andere golflengte naar terahertz-straling, en andersom, en naar elektronische signalen. Tielrooij maakt hierbij voor het eerst gebruik van een ontwerpstrategie gebaseerd op zogenoemde ultrasnelle thermodynamische eigenschappen van materialen.

“Bestaande technieken berusten veelal op een interactie tussen licht en de lading van elektronen in het materiaal. Als je ook gebruik kunt maken van de dynamica van de elektronentemperatuur, dan kan deze omzetting veel efficiënter gaan”, zegt hij. Deze elektronentemperatuur geeft weer hoeveel energie de elektronen hebben.

Volgens Tielrooij komen de componenten die hij ontwikkelt straks niet alleen terecht in onderdelen voor draadloze netwerken. Terahertz-straling is ook geschikt om mensen en koffers op een veilige manier te scannen op bijvoorbeeld luchthavens. En je kunt er medische scans mee uitvoeren om bijvoorbeeld tumoren te detecteren.

“Het terahertz-regime is in vergelijking met andere golflengtes een achtergesteld gebied. Het is belangrijk dat we die achterstand inlopen, want er zijn veel toepassingen mogelijk”, zegt hij.

Het project heet ‘Engineering QUAntum materials for TErahertz applications’ (Equate) en bestaat uit drie promovendi en twee postdocs.

Zelforganiserende neurale netwerken

Aida Todri-Sanial is hoogleraar in de Integrated Circuits groep bij de faculteit Electrical Engineering en instituut EAISI en zij ontwikkelt een nieuw computerontwerp geïnspireerd op thermodynamische principes. Ze wil dit toepassen op kunstmatige neurale netwerken in het lab, wat uiteindelijk kan leiden tot systemen die energiezuinig problemen kunnen oplossen waar huidige computer moeite mee hebben.

Al jaren houdt Todri-Sanial zich in het lab bezig met het modelleren en bouwen van kunstmatige neurale netwerken. Deze zijn gebaseerd op zuinige elektrische oscillatoren op een chip. Nu wil ze deze zogenaamde oscillerende neurale netwerken het vermogen geven om te leren, vergelijkbaar met hoe de hersenen werken.

Hiervoor moeten de bouwstenen van zo'n systeem opnieuw worden ontworpen. De onderzoekers willen het mogelijk maken dat deze oscillatoren zichzelf organiseren, aanpassen en evolueren. Iets wat nog niet eerder is gedaan bij kunstmatige neurale netwerken.

Efficiënt en stabiel

Eigenschappen als zelforganisatie, aanpassing en evolutie zijn gebaseerd op zogenoemde thermodynamische principes. Dit zorgt ervoor dat een systeem op een energie-efficiënte manier stabiele configuratie vindt. In een neuraal netwerk vertegenwoordigt zo’n configuratie de oplossing van een bepaalde rekentaak.

Zelforganisatie komt veel voor in de natuur, maar nog niet in onze computersystemen, zegt Todri-Sanial.

“In dit project wil ik een computerarchitectuur ontwerpen die zichzelf organiseert om problemen op te lossen via collectieve dynamica van gekoppelde oscillatoren. Hiervoor zullen we eerst rekenmodellen ontwikkelen op basis van thermodynamica en vervolgens analoge geïntegreerde circuits ontwerpen voor een thermodynamisch geïnspireerde rekenarchitectuur.”

In de toekomst zouden zelforganiserende neurale netwerken problemen kunnen oplossen die moeilijk zijn voor klassieke computers, zoals het voorspellen van het weer, de kortste route vinden tussen twee punten op een kaart of precies berekenen hoe twee moleculen zullen binden. Dit laatste zou nuttig zijn voor het ontwikkelen van nieuwe medicijnen. Het onderzoek zou ook kunnen leiden tot efficiëntere leerstrategieën voor kunstmatige intelligentie.

Het project 'Thermodynamic-inspired computing with oscillatory neural networks' (THERMODON) zal bestaan uit drie promovendi en drie postdocs.