A medida que el progreso en la computación tradicional se ralentiza, nuevas formas de computación están apareciendo a la vanguardia. En Penn State, un equipo de ingenieros está intentando ser pionero en un tipo de computación que imite la eficiencia de las redes neuronales del cerebro mientras explota la naturaleza analógica del cerebro..
La computación moderna es digital, compuesta de dos estados, encendido-apagado o uno y cero. Una computadora analógica, como el cerebro, tiene muchos estados posibles. Es la diferencia entre encender o apagar un interruptor de luz y encender un atenuadorcambiar a diferentes cantidades de iluminación.
La computación neuromórfica o inspirada en el cerebro se ha estudiado durante más de 40 años, según Saptarshi Das, líder del equipo y profesor asistente de ingeniería y mecánica de Penn State. Lo nuevo es que, a medida que se han alcanzado los límites de la computación digital,Ha aumentado la necesidad de procesamiento de imágenes de alta velocidad, por ejemplo para automóviles autónomos. El auge de los macrodatos, que requieren tipos de reconocimiento de patrones para los que la arquitectura del cerebro es particularmente adecuada, es otro motor en la búsqueda de neuromórficosinformática.
"Tenemos computadoras potentes, no hay duda de eso, el problema es que tienes que almacenar la memoria en un lugar y hacer la computación en otro", dijo Das.
El traslado de estos datos de la memoria a la lógica y viceversa consume mucha energía y ralentiza la velocidad de la computación. Además, esta arquitectura de computadora requiere mucho espacio. Si la computación y el almacenamiento de memoria pudieran ubicarse en el mismoespacio, este cuello de botella podría eliminarse.
"Estamos creando redes neuronales artificiales, que buscan emular la eficiencia energética y de área del cerebro", explicó Thomas Shranghamer, estudiante de doctorado del grupo Das y primer autor de un artículo publicado recientemente en Comunicaciones de la naturaleza. "El cerebro es tan compacto que cabe encima de los hombros, mientras que una supercomputadora moderna ocupa un espacio del tamaño de dos o tres canchas de tenis".
Al igual que las sinapsis que conectan las neuronas del cerebro que se pueden reconfigurar, las redes neuronales artificiales que el equipo está construyendo se pueden reconfigurar aplicando un breve campo eléctrico a una hoja de grafeno, la capa de átomos de carbono de un átomo de espesor.En este trabajo, muestran al menos 16 estados de memoria posibles, a diferencia de los dos en la mayoría de los memristores basados en óxido o resistencias de memoria.
"Lo que hemos demostrado es que podemos controlar una gran cantidad de estados de memoria con precisión utilizando transistores de efecto de campo de grafeno simples", dijo Das.
El equipo cree que es factible llevar esta tecnología a una escala comercial. Dado que muchas de las empresas de semiconductores más grandes buscan activamente la computación neuromórfica, Das cree que encontrarán este trabajo de interés.
La Oficina de Investigación del Ejército apoyó este trabajo. El equipo ha solicitado una patente sobre esta invención.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Penn State . Original escrito por Walt Mills. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
Referencia de la revista :
cite esta página :