¿Alguna vez quisiste que tu computadora pudiera pensar como tú o quizás incluso entenderte?
Es posible que ese futuro no sea ahora, pero está un paso más cerca, gracias a un equipo de científicos e ingenieros dirigido por la Universidad de Texas A&M y su reciente descubrimiento de un imitador basado en materiales para las señales neuronales responsables de transmitir información dentro del cerebro humano.
El equipo multidisciplinario, dirigido por el químico de Texas A&M Sarbajit Banerjee en colaboración con el ingeniero eléctrico y de computadoras R. Stanley Williams de Texas A&M y colegas adicionales en Norteamérica y el extranjero, descubrió un mecanismo de conmutación eléctrica similar a una neurona en el material de estado sólidoβ'-Cu x V 2 O 5 - específicamente, cómo se transforma reversiblemente entre conductas conductoras y aislantes en el comando.
El equipo pudo aclarar el mecanismo subyacente que impulsa este comportamiento al dar un nuevo vistazo a β'-Cu x V 2 O 5 , un notable material similar a un camaleón que cambia con la temperatura o un estímulo eléctrico aplicado. En el proceso, se centraron en cómo los iones de cobre se mueven dentro del material y cómo esta danza sutil a su vez salpica electrones para transformarlo. SuLa investigación reveló que el movimiento de los iones de cobre es la pieza clave de un cambio de conductividad eléctrica que puede aprovecharse para crear picos eléctricos de la misma manera que las neuronas funcionan en el sistema nervioso cerebral, un paso importante hacia el desarrollo de circuitos que funcionan como el cerebro humano..
Su artículo resultante, que presenta a los estudiantes graduados de química de Texas A&M, Abhishek Parija ahora en Intel Corporation, Justin Andrews y Joseph Handy como primeros autores, se publica el 27 de febrero en la revista Cell Press materia .
En su búsqueda por desarrollar nuevos modos de computación eficiente en energía, el amplio grupo de colaboradores está capitalizando materiales con inestabilidades electrónicas ajustables para lograr lo que se conoce como computación neuromórfica, o computación diseñada para replicar las capacidades únicas del cerebro y eficiencias sin igual.
"La naturaleza nos ha dado materiales con los tipos de comportamiento apropiados para imitar el procesamiento de información que ocurre en un cerebro, pero los caracterizados hasta la fecha han tenido varias limitaciones", dijo Williams. "La importancia de este trabajo es mostrar quelos químicos pueden diseñar y crear racionalmente materiales eléctricamente activos con propiedades neuromórficas significativamente mejoradas. A medida que comprendamos más, nuestros materiales mejorarán significativamente, proporcionando así un nuevo camino hacia el continuo avance tecnológico de nuestras capacidades informáticas ".
Mientras que los teléfonos inteligentes y las computadoras portátiles aparentemente se vuelven más elegantes y rápidos con cada iteración, Parija señala que se requieren nuevos materiales y paradigmas informáticos liberados de las restricciones convencionales para cumplir con las demandas continuas de velocidad y eficiencia energética que están agotando las capacidades de los chips de computadora de silicio, queestán alcanzando sus límites fundamentales en términos de eficiencia energética. La computación neuromórfica es uno de esos enfoques, y la manipulación del comportamiento de conmutación en nuevos materiales es una forma de lograrlo.
"La premisa central - y, por extensión, la promesa central - de la computación neuromórfica es que todavía no hemos encontrado una manera de realizar cálculos de una manera tan eficiente como la función de las neuronas y las sinapsis en el cerebro humano", dijo Andrews, investigador de la NASA Space Technology Research." La mayoría de los materiales son aislantes no conductores, metálicos conductores o en algún punto intermedio. Sin embargo, algunos materiales pueden transformarse entre los dos estados: aislante apagado y conductoren casi en comando "
Al usar una amplia combinación de técnicas computacionales y experimentales, Handy dijo que el equipo pudo demostrar no solo que este material sufre una transición impulsada por cambios en la temperatura, el voltaje y la intensidad del campo eléctrico que pueden usarse para crear circuitos similares a las neuronaspero también explique exhaustivamente cómo ocurre esta transición. A diferencia de otros materiales que tienen una transición de metal-aislante MIT, este material se basa en el movimiento de iones de cobre dentro de una red rígida de vanadio y oxígeno.
"Mostramos esencialmente que un movimiento muy pequeño de iones de cobre dentro de la estructura produce un cambio masivo en la conductancia en todo el material", agregó Handy. "Debido a este movimiento de iones de cobre, el material se transforma de aislante a conductor enrespuesta a los cambios externos en la temperatura, el voltaje aplicado o la corriente aplicada. En otras palabras, la aplicación de un pequeño pulso eléctrico nos permite transformar el material y guardar información en su interior a medida que funciona en un circuito, al igual que las neuronas funcionan en el cerebro ".
Andrews compara la relación entre el movimiento de iones de cobre y los electrones en la estructura de vanadio con una danza.
"Cuando los iones de cobre se mueven, los electrones en la red de vanadio se mueven en concierto, reflejando el movimiento de los iones de cobre", dijo Andrews. "De esta manera, movimientos increíblemente pequeños de los iones de cobre inducen grandes cambios electrónicos en la red de vanadiosin ningún cambio observable en el enlace vanadio-vanadio. Es como si los átomos de vanadio 'vieran' lo que el cobre está haciendo y responden ".
La transmisión, almacenamiento y procesamiento de datos actualmente representa aproximadamente el 10 por ciento del uso de energía global, pero Banerjee dice que las extrapolaciones indican que la demanda de cómputo será muchas veces mayor que el suministro de energía global proyectado para 2040. Por lo tanto, aumentos exponenciales en las capacidades informáticasson necesarios para visiones transformadoras, incluido el Internet de las cosas, el transporte autónomo, la infraestructura resistente a los desastres, la medicina personalizada y otros grandes desafíos sociales que de lo contrario se verán limitados por la incapacidad de las tecnologías informáticas actuales para manejar la magnitud y la complejidad de los humanos y las máquinas.generados por datos. Dice que una forma de romper las limitaciones de la tecnología de computación convencional es seguir el ejemplo de la naturaleza, específicamente, el circuito neuronal del cerebro humano, que supera ampliamente las arquitecturas informáticas convencionales en términos de eficiencia energética y tambiénofrece nuevos enfoques para el aprendizaje automático y el avanced redes neuronales.
"Para emular los elementos esenciales de la función neuronal en los circuitos artificiales, necesitamos materiales de estado sólido que exhiban inestabilidades electrónicas, que, como las neuronas, puedan almacenar información en su estado interno y en el momento de los eventos electrónicos", dijo Banerjee."Nuestro nuevo trabajo explora los mecanismos fundamentales y el comportamiento electrónico de un material que exhibe tales inestabilidades. Al caracterizar completamente este material, también hemos proporcionado información que instruirá el diseño futuro de materiales neuromórficos, que pueden ofrecer una manera de cambiar la naturaleza deCálculo de la máquina, desde la aritmética simple hasta la inteligencia similar al cerebro, al tiempo que aumenta drásticamente el rendimiento y la eficiencia energética de los procesadores ".
Debido a que los diversos componentes que manejan operaciones lógicas, almacenan memoria y transfieren datos están separados entre sí en la arquitectura de computadora convencional, Banerjee dice que están plagados de ineficiencias inherentes con respecto tanto al tiempo que lleva procesar la información como a la proximidad físicajuntos, los elementos del dispositivo pueden ser antes de que los desechos térmicos y los electrones tunelen "accidentalmente" entre componentes y se conviertan en problemas importantes. Por el contrario, en el cerebro humano, la lógica, el almacenamiento de memoria y la transferencia de datos se integran simultáneamente en la activación temporizada de neuronas que están densamente interconectadas en 3-D redes desplegadas. Como resultado, las neuronas del cerebro procesan información a un voltaje 10 veces menor y una energía de operación sináptica casi 5,000 veces menor en comparación con las arquitecturas de computación de silicio. Para acercarse a lograr este tipo de eficiencia energética y computacional,él dice que se necesitan nuevos materiales que puedan experimentar una rápida conmutación electrónica interna encircuitos de una manera que imita cómo las neuronas se disparan en secuencias cronometradas.
Handy señala que el equipo aún necesita optimizar muchos parámetros, como la temperatura de transición y la velocidad de conmutación junto con la magnitud del cambio en la resistencia eléctrica. Al determinar los principios subyacentes del MIT en β'-Cu x V 2 O 5 sin embargo, como material prototipo dentro de un campo expansivo de candidatos, el equipo ha identificado ciertos motivos de diseño y parámetros químicos ajustables que finalmente resultan útiles en el diseño de futuros materiales de computación neuromórficos, un esfuerzo importante que ha sido sembrado por Texas A&MPrograma X-Grant.
"Este descubrimiento es muy emocionante porque proporciona un terreno fértil para el desarrollo de nuevos principios de diseño para ajustar las propiedades de los materiales y también sugiere nuevos enfoques interesantes para los investigadores en el campo para pensar en inestabilidades electrónicas eficientes en energía", dijo Parija.incorporar la informática neuromórfica promete una eficiencia energética mejorada que la informática basada en silicio aún no ha entregado, así como mejoras de rendimiento en desafíos informáticos como el reconocimiento de patrones, tareas que el cerebro humano está especialmente bien equipado para abordar. Los materiales y mecanismos que describimos enEste trabajo nos acerca un paso más a la realización de la informática neuromórfica y, a su vez, actualiza todos los beneficios sociales y la promesa general que conlleva ".
El proyecto de varios años incorpora miembros del equipo de cuatro disciplinas química, física, ciencia e ingeniería de materiales e ingeniería eléctrica e informática e investigadores de Texas A&M, Lawrence Berkeley National Laboratory, la Universidad de Buffalo, la Universidad de Binghamton y Texas A&MUniversidad de Qatar, al tiempo que confía en el trabajo realizado en The Molecular Foundry de Berkeley Lab y Advanced Light Source ALS, Advanced Photon Source APS en Argonne National Laboratory y Canadian Light Source. La investigación fue financiada principalmente por National ScienceFoundation Grant No. DMR 1809866 con el apoyo adicional de una Texas A&M X-Grant y el Qatar National Research Fund.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Texas A&M . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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