格罗宁根大学的一组物理学家在功能纳米材料教授Beatriz Noheda的带领下，在钛酸钡(BaTiO)薄膜上进行了观察_3.)，一种铁弹性材料。铁材料的特征在于它们的有序结构，例如形状(铁弹性)、电荷(铁电性)或磁矩(铁磁性)。Noheda解释说:“这些材料都是晶体，其中的原子以特有的对称性排列。”

双胞胎

电偶极子或磁偶极子在晶体的畴内排列。“然而，偶极子可能指向上或下，因为这两种状态是等价的。”因此，这些材料的晶体将具有这两种类型的畴。同样的道理也适用于以形状记忆著称的铁弹性材料。然而，在这种情况下，情况有点复杂，Noheda解释说:“这些晶体中的单位细胞被拉长了，这意味着不同单位细胞的区域在形状上不容易匹配。”这会产生弹性应变，降低晶体的稳定性。”

晶体可以通过形成孪晶畴来自然地提高稳定性，孪晶畴向相反方向轻微倾斜以减轻应力。结果是一种材料，其中这些孪生对形成交替的域，具有固定的周期性。加热会引起材料的相变，从而改变畴壁的方向和周期性。Noheda说，问题是这种变化是如何发生的。

域壁

温度升高会增加物质的无序性(熵)。因此，一场拉锯战在秩序的内在倾向和不断增加的熵之间展开。格罗宁根研究小组首次使用原子力显微镜观察到了这一过程。当样品从25°C加热到70°C时，发生相变，改变畴壁的位置。当相变开始时，新相的畴壁逐渐出现，两相在中间温度(30℃~ 50℃)下同时存在。Noheda说:“这不是随机发生的，而是通过不断地加倍来实现的。”冷却材料通过重复减半来减少畴的周期性。

Noheda解释说:“在非线性动力系统中，当它们接近向混沌行为的过渡时，这种加倍或减半是众所周知的。然而，它从未在空间领域中被观察到，而只是在时间周期中被观察到。”薄膜和非线性系统之间的相似之处表明，材料本身在加热过程中处于混沌的边缘。这是一个有趣的观察，因为它意味着系统的响应高度依赖于初始条件。因此，我们可以在这些条件的一个小变化后得到非常不同的反应。”

神经形态计算

这篇论文包括宾夕法尼亚州立大学(美国)和剑桥大学(英国)的同事们的理论计算，这些计算表明，在铁弹性钛酸钡中观察到的行为对铁材料是通用的。因此，处于混沌边缘的铁电材料可以在很小的输入电压范围内给出高度多样化的响应。“这正是我们想要的，创造出神经形态计算所需的适应性响应，比如油藏计算，它受益于能够产生高度多样化输入输出集的非线性系统。”

这篇论文物理评论快报是一个原理证明，展示了一种材料如何被设计成存在于混沌的边缘，在那里它是高度敏感的。Noheda还指出，区域的加倍是如何产生一种类似于连接大脑锥体细胞的分叉树突的结构的。这些细胞在认知能力中起着重要作用。最终，处于混沌边缘的铁质材料可能会被用于制造复杂计算的电子类脑系统。