Un nuovo chip di memoria sviluppato al Science Tokyo potrebbe cambiare radicalmente il modo in cui smartphone, wearable e sistemi di intelligenza artificiale gestiscono l’energia. Sembra quasi un paradosso, eppure un gruppo di ricercatori è riuscito a dimostrare che, riducendo le dimensioni di un componente elettronico fino a scale estreme, le prestazioni migliorano invece di peggiorare. Questo va contro una delle convinzioni più radicate nel mondo dell’elettronica: più piccolo significa più problemi. E invece no, almeno non stavolta.

Il punto di partenza è un problema che chiunque conosce bene. Lo smartphone si scalda dopo un uso intenso, la batteria crolla proprio quando serve di più. Gran parte di questa inefficienza dipende dai circuiti elettronici e dalla memoria interna, che consumano energia e generano calore durante il funzionamento. La memoria di un computer, al livello più elementare, conserva informazioni sotto forma di 0 e 1 controllando il passaggio della corrente attraverso un materiale. Se fosse possibile progettare memorie che richiedono molta meno elettricità, l’impatto su telefoni, computer e dispositivi connessi sarebbe enorme.

L’ossido di afnio e la giunzione ferroelettrica a tunnel

L’idea alla base di questo chip di memoria non è nuova. Risale addirittura al 1971, quando venne proposta la cosiddetta giunzione ferroelettrica a tunnel (FTJ). Si tratta di un tipo di memoria che sfrutta la ferroelettricità, cioè la capacità di un materiale di cambiare la propria polarizzazione elettrica interna. Quando questa polarizzazione viene invertita, cambia anche la facilità con cui la corrente scorre, e questo consente di memorizzare dati. Il problema, però, è sempre stato lo stesso: i materiali tradizionali usati per queste memorie perdevano efficacia quando venivano rimpiccioliti. La miniaturizzazione, in pratica, li sabotava.

La svolta è arrivata nel 2011, quando si è scoperto che l’ossido di afnio, un materiale già ampiamente utilizzato nell’industria dei semiconduttori, riesce a mantenere la propria polarizzazione anche in spessori incredibilmente sottili. Partendo da questa scoperta, il professor Yutaka Majima e il suo team hanno costruito un dispositivo di memoria largo appena 25 nanometri, circa un tremillesimo dello spessore di un capello umano.

Quando più piccolo funziona meglio

Ridurre un chip di memoria a queste dimensioni porta con sé una sfida enorme. La corrente elettrica tende a disperdersi attraverso i confini tra i minuscoli cristalli del materiale, e questo fenomeno ha sempre rappresentato un muro invalicabile per la miniaturizzazione. La mossa brillante dei ricercatori è stata controintuitiva: invece di aggirare il problema, hanno reso il dispositivo ancora più piccolo, riducendo l’impatto stesso di quei confini cristallini. In più, hanno sviluppato un nuovo metodo di fabbricazione che prevede il riscaldamento degli elettrodi, i quali assumono naturalmente una forma semicircolare. Il risultato è una struttura più vicina a un singolo cristallo, con meno punti deboli dove la corrente può fuggire.

Il team ha così ottenuto un dispositivo ad alte prestazioni che, ed è questo il dato clamoroso, migliora man mano che diventa più piccolo. Se questa tecnologia dovesse arrivare sul mercato, le conseguenze sarebbero notevoli. Dispositivi come gli smartwatch potrebbero funzionare per mesi con una sola ricarica. Le reti di sensori connessi non avrebbero più bisogno di sostituzioni frequenti delle batterie. E nel campo dell’intelligenza artificiale, questo tipo di memoria potrebbe garantire elaborazioni più veloci con consumi drasticamente ridotti. Il fatto che l’ossido di afnio sia già compatibile con i processi produttivi attuali rende il passaggio dalla ricerca alla produzione reale meno complicato del solito. Resta da vedere quanto rapidamente l’industria deciderà di scommettere su questa strada, ma le premesse sono davvero promettenti.

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I neuroni artificiali hanno appena compiuto un passo che fino a poco tempo fa sembrava relegato alla fantascienza. Un gruppo di ingegneri della Northwestern University è riuscito a stampare dispositivi elettronici flessibili capaci di generare segnali elettrici talmente realistici da attivare cellule cerebrali vive. Non si tratta di una semplice imitazione: questi neuroni artificiali hanno effettivamente comunicato con tessuto cerebrale di topo, dimostrando una compatibilità tra elettronica e biologia mai raggiunta prima a questo livello.

Il progetto, guidato da Mark C. Hersam e pubblicato sulla rivista Nature Nanotechnology il 15 aprile 2026, apre scenari enormi. Da un lato, ci si avvicina a interfacce cervello macchina e neuroprotesi capaci di restituire vista, udito o movimento. Dall’altro, la ricerca punta dritta verso un obiettivo che oggi è diventato urgente: costruire hardware per l’intelligenza artificiale che consumi molta meno energia. Il cervello umano, va ricordato, è circa centomila volte più efficiente di un computer tradizionale. Ispirarsi alla sua architettura non è più un vezzo accademico, ma una necessità concreta.

Come funzionano e perché sono diversi dai tentativi precedenti

Quello che rende questi neuroni artificiali davvero speciali è il modo in cui sono costruiti. Il team di Hersam ha utilizzato inchiostri elettronici a base di nanofiocchi di disolfuro di molibdeno (semiconduttore) e grafene (conduttore), depositati su superfici polimeriche flessibili tramite stampa a getto di aerosol. Una tecnica additiva, quindi, che spreca pochissimo materiale.

Il colpo di genio sta nel trattamento del polimero presente negli inchiostri. In passato veniva eliminato perché considerato un difetto. Qui invece il gruppo lo ha sfruttato: decomponendolo solo parzialmente e facendo passare corrente attraverso il dispositivo, si forma un filamento conduttivo strettissimo. Questo percorso concentrato produce una scarica elettrica improvvisa, molto simile al modo in cui un neurone biologico “spara” il proprio segnale.

Il risultato è un dispositivo capace di generare una gamma sorprendente di segnali: singoli impulsi, scariche continue, pattern a raffica. Tutto entro tempi compatibili con quelli del cervello reale. Altri laboratori avevano provato con materiali organici (troppo lenti) o ossidi metallici (troppo veloci). I neuroni artificiali della Northwestern si collocano esattamente nella finestra temporale giusta.

Il test sulle cellule cerebrali e le implicazioni per il futuro dell’AI

La prova definitiva è arrivata grazie alla collaborazione con Indira M. Raman, neurobiologa della stessa università. I segnali generati dai dispositivi stampati sono stati applicati a fette di cervelletto di topo. I neuroni biologici hanno risposto in modo affidabile, attivando circuiti neurali come se fossero stati stimolati da altri neuroni veri. Forma, durata e tempistica degli impulsi elettrici erano compatibili con l’attività cerebrale naturale.

Questo apre prospettive enormi anche sul fronte della sostenibilità. I data center che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale consumano quantità impressionanti di energia e acqua per il raffreddamento. Hersam stesso ha sottolineato come alcune aziende tecnologiche stiano costruendo centri dati da gigawatt alimentati da centrali nucleari dedicate, una strada che ha limiti evidenti di scala. Hardware ispirato al funzionamento dei neuroni artificiali potrebbe ridurre drasticamente questi consumi, perché ogni singolo componente è in grado di produrre segnali complessi senza bisogno di reti enormi di transistor identici.

La produzione, tra l’altro, è economica e a basso impatto ambientale. La stampa additiva deposita materiale solo dove serve, e i componenti sono flessibili, caratteristica fondamentale per qualsiasi futuro impianto biocompatibile. Il fatto che pochi dispositivi possano svolgere compiti prima riservati a reti molto più grandi cambia radicalmente l’equazione tra prestazioni e consumo energetico. È il tipo di svolta che potrebbe ridefinire sia la neurotecnologia sia il modo in cui vengono progettati i processori di nuova generazione.

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Un chip resistente al calore estremo che funziona a temperature superiori a quelle della lava fusa. Non è fantascienza, è quello che un gruppo di ingegneri della University of Southern California ha appena dimostrato in uno studio pubblicato su Science alla fine di marzo 2026. Il dispositivo opera fino a 700 gradi Celsius, ben oltre il limite dei 200 gradi che da decenni rappresenta il muro invalicabile dell’elettronica tradizionale. E la parte più interessante? Potrebbe cambiare radicalmente il modo in cui funziona l’intelligenza artificiale.

Il componente in questione si chiama memristor, un dispositivo su scala nanometrica capace non solo di immagazzinare dati, ma anche di eseguire calcoli. Pensarlo come un minuscolo sandwich aiuta a capirne la struttura: due elettrodi esterni e uno strato ceramico sottilissimo nel mezzo. La scelta dei materiali è stata decisiva. Tungsteno per l’elettrodo superiore (ha il punto di fusione più alto tra tutti gli elementi), ossido di afnio come strato intermedio e grafene per la base, quel foglio di carbonio spesso un solo atomo che ormai compare in ogni frontiera della scienza dei materiali. Questa combinazione ha prodotto risultati che gli stessi ricercatori non si aspettavano. Il dispositivo ha conservato dati per oltre 50 ore a 700 gradi senza necessità di aggiornamento, ha sopportato più di un miliardo di cicli di commutazione e funziona a soli 1,5 volt con velocità nell’ordine delle decine di nanosecondi.

Una scoperta nata per caso, come spesso accade

Il team guidato da Joshua Yang stava lavorando a qualcosa di completamente diverso. Stavano tentando di costruire un altro tipo di dispositivo a base di grafene, che però non ha funzionato. “A essere onesti, è stato un incidente, come la maggior parte delle scoperte,” ha ammesso Yang. “Se riesci a prevederla, di solito non è sorprendente, e probabilmente non è abbastanza significativa.” Indagando su cosa rendesse il dispositivo così resistente, i ricercatori hanno capito il meccanismo. Nell’elettronica convenzionale, il calore spinge gli atomi metallici dell’elettrodo superiore a migrare attraverso lo strato ceramico fino a quello inferiore, creando un cortocircuito permanente. Il grafene impedisce esattamente questo. L’interazione tra tungsteno e grafene, come ha spiegato Yang, somiglia a quella tra olio e acqua: gli atomi di tungsteno non riescono ad attaccarsi alla superficie del grafene e si allontanano, evitando la formazione di ponti conduttivi. Un principio confermato poi con microscopia elettronica avanzata e simulazioni quantistiche.

Perché conta per l’intelligenza artificiale e non solo

Le applicazioni pratiche sono enormi. Nello spazio, per esempio, la superficie di Venere raggiunge circa 500 gradi e ogni lander inviato finora ha fallito anche per il calore. Un chip resistente a 700 gradi aprirebbe possibilità concrete per l’esplorazione planetaria, ma anche per sistemi geotermici, impianti nucleari e persino per l’elettronica automobilistica, dove le temperature interne toccano spesso i 125 gradi. Ma è sul fronte dell’intelligenza artificiale che il memristor diventa davvero interessante. Oltre il 92% dei calcoli in sistemi come ChatGPT consiste in moltiplicazioni di matrici. I computer tradizionali le eseguono passo dopo passo, consumando quantità enormi di energia. Il memristor invece sfrutta la legge di Ohm per ottenere il risultato istantaneamente, mentre la corrente attraversa il dispositivo. “Questo tipo di componente può eseguire quei calcoli nel modo più efficiente possibile, ordini di grandezza più veloce e con meno energia,” ha dichiarato Yang, che ha già cofondato una società chiamata TetraMem per commercializzare chip basati su memristor.

Va detto che siamo ancora nella fase di laboratorio. Il dispositivo è stato costruito manualmente su scala ridottissima, e servono ancora circuiti logici ad alta temperatura per completare un sistema funzionante. Però due dei tre materiali utilizzati, tungsteno e ossido di afnio, sono già standard nell’industria dei semiconduttori. E il grafene viene sviluppato attivamente da colossi come TSMC e Samsung. “Questo è il primo passo,” ha detto Yang. “La strada è ancora lunga. Ma ora è possibile. Il componente mancante è stato creato.”

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Il mondo dei materiali ultrasottili ha appena fatto un salto enorme. I MXene, quella famiglia di materiali inorganici bidimensionali scoperti nel 2011, sono al centro di una svolta che potrebbe ridefinire le regole del gioco per l’elettronica del futuro. Un gruppo di ricercatori dell’Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e della TU Dresden ha messo a punto un metodo di sintesi radicalmente diverso da quelli usati finora, capace di produrre MXene con superfici ordinate a livello atomico. Il risultato? Un aumento della conduttività fino a 160 volte rispetto ai metodi tradizionali. Non è un miglioramento incrementale, è un cambio di paradigma.

Per capire perché questa notizia conta davvero, serve un minimo di contesto. I MXene sono fogli sottilissimi fatti di metalli di transizione combinati con carbonio o azoto. Sulla loro superficie si attaccano atomi che ne determinano il comportamento: come conducono elettricità, come reagiscono alla luce, quanto sono stabili. Il problema, fino ad oggi, era che i processi chimici usati per produrli lasciavano queste superfici in uno stato caotico, con atomi di ossigeno, fluoro e cloro piazzati alla rinfusa. Come ha spiegato il dottor Dongqi Li, questo disordine atomico intrappola e devia gli elettroni, un po’ come le buche in una strada rallentano il traffico.

Il metodo GLS: sintesi più pulita, controllo totale

La novità si chiama metodo GLS e funziona in modo completamente diverso dall’attacco chimico convenzionale. Si parte da materiali solidi chiamati fasi MAX, che vengono trattati con sali fusi e vapore di iodio. Niente acidi aggressivi, niente residui indesiderati. Questo approccio permette di scegliere con precisione quali atomi alogeni (cloro, bromo o iodio) si attaccano alla superficie del MXene. Il team ha dimostrato che la tecnica funziona con otto diverse fasi MAX, il che la rende estremamente versatile.

Per il caso studio più significativo, i ricercatori si sono concentrati sul carburo di titanio Ti3C2, probabilmente il MXene più studiato al mondo. Con i metodi tradizionali, la sua superficie presenta un miscuglio disordinato di cloro e ossigeno che ne penalizza le prestazioni elettriche. Con il metodo GLS, invece, hanno ottenuto una versione denominata Ti3C2Cl2, con solo atomi di cloro disposti in una struttura ordinata e priva di impurità rilevabili. I numeri parlano chiaro: aumento di 160 volte nella conduttività macroscopica, 13 volte nella conduttività terahertz e quasi 4 volte nella mobilità dei portatori di carica. Le simulazioni di trasporto quantistico hanno confermato che la struttura ordinata riduce drasticamente l’intrappolamento e la dispersione degli elettroni.

Applicazioni concrete e personalizzazione dei MXene

La cosa ancora più interessante è che i vantaggi non si fermano alla conduttività elettrica. Cambiando il tipo di alogeno sulla superficie, cambia anche il modo in cui i MXene interagiscono con le onde elettromagnetiche. I MXene terminati con cloro assorbono fortemente nella banda 14 e 18 GHz, mentre quelli con bromo o iodio rispondono a frequenze diverse. Questo apre scenari concreti per rivestimenti che assorbono i radar, schermatura elettromagnetica e tecnologie wireless avanzate.

Il metodo GLS consente anche di combinare diversi sali alogenuri per creare MXene con due o tre tipi di alogeni superficiali in proporzioni controllate. È come avere una tavolozza di colori per dipingere materiali su misura, pensati per elettronica flessibile, accumulo di energia, fotonica e catalisi. Secondo i ricercatori, questo approccio potrebbe accelerare sensibilmente lo sviluppo di tecnologie di prossima generazione, dai sistemi di comunicazione ad alta velocità ai dispositivi optoelettronici avanzati. Lo studio, pubblicato su Nature Synthesis nell’aprile 2026, segna un punto di svolta per tutta la chimica dei MXene. E stavolta non è un’esagerazione dirlo.

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