Imagen: geralt. Fuente: Pixabay.
Ingenieros de la Universidad de Massachusetts Amherst (EE.UU.) están liderando un equipo de investigación que se está desarrollando un nuevo tipo de nanodispositivo para los microprocesadores informáticos que puede imitar el funcionamiento de una sinapsis biológica -el lugar del cuerpo en el que una señal pasa de una célula nerviosa a otra-. El trabajo aparece en Nature Materials.
Este tipo de computación neuromórfica en el que los microprocesadores se configuran como el cerebro humano es una de las tecnologías informáticas transformadoras más prometedoras actualmente en estudio.
J. Joshua Yang y Qiangfei Xia son profesores en el departamento de ingeniería eléctrica e informática en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Massachusetts Amherst. Yang describe la investigación como parte de una colaboración para desarrollar un nuevo tipo de dispositivo memristivo.
Los dispositivos memristivos, explica la universidad en una nota, son interruptores de resistencia eléctrica que pueden alterar su resistencia según el historial de tensión aplicada y de corriente. Estos dispositivos pueden almacenar y procesar información y ofrecen varias características clave de rendimiento que superan a la tecnología de circuitos integrados convencional.
"Los memristores se han convertido en el principal candidato para permitir la computación neuromórfica mediante la reproducción de las funciones biológicas de las sinapsis y neuronas en un sistema de redes neuronales, al tiempo que proporcionan ventajas en cuanto a energía y tamaño", dicen los investigadores.
Este tipo de computación neuromórfica en el que los microprocesadores se configuran como el cerebro humano es una de las tecnologías informáticas transformadoras más prometedoras actualmente en estudio.
J. Joshua Yang y Qiangfei Xia son profesores en el departamento de ingeniería eléctrica e informática en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Massachusetts Amherst. Yang describe la investigación como parte de una colaboración para desarrollar un nuevo tipo de dispositivo memristivo.
Los dispositivos memristivos, explica la universidad en una nota, son interruptores de resistencia eléctrica que pueden alterar su resistencia según el historial de tensión aplicada y de corriente. Estos dispositivos pueden almacenar y procesar información y ofrecen varias características clave de rendimiento que superan a la tecnología de circuitos integrados convencional.
"Los memristores se han convertido en el principal candidato para permitir la computación neuromórfica mediante la reproducción de las funciones biológicas de las sinapsis y neuronas en un sistema de redes neuronales, al tiempo que proporcionan ventajas en cuanto a energía y tamaño", dicen los investigadores.
Prometedor
La computación neuromórfica -es decir, los microprocesadores configurados más como el cerebro humano que como chips informáticos tradicionales- es una de las tecnologías informáticas transformadoras más prometedoras. Xia dice: "Este trabajo abre una nueva vía de hardware de computación neuromórfica basado en memristores."
Añaden los investigadores que la mayoría del trabajo anterior en este campo con memristores no ha implementado una dinámica difusiva -de difusión de átomos- sin utilizar tecnología estándar de gran tamaño que se encuentra en los circuitos integrados de uso común en los microprocesadores, microcontroladores, memorias estáticas de acceso aleatorio y otros circuitos lógicos digitales.
Los investigadores dicen que propusieron y demostraron una solución bioinspirada para la dinámica difusiva que es esencialmente diferente de la tecnología estándar para circuitos integrados, al tiempo que comparte grandes similitudes con las sinapsis. Explican: "En concreto, hemos desarrollado un memristor de tipo difusivo donde la difusión de átomos ofrece una dinámica similar y las escalas temporales necesarias correspondientes a su equivalente biológico, lo que lleva a una emulación más fiel de las sinapsis reales, es decir, a un verdadero emulador sináptico."
Los investigadores afirman que "estos resultados proporcionan una vía alentadora hacia la emulación sináptica mediante memristores difusivos en el marco de la informática neuromórfica."
La computación neuromórfica -es decir, los microprocesadores configurados más como el cerebro humano que como chips informáticos tradicionales- es una de las tecnologías informáticas transformadoras más prometedoras. Xia dice: "Este trabajo abre una nueva vía de hardware de computación neuromórfica basado en memristores."
Añaden los investigadores que la mayoría del trabajo anterior en este campo con memristores no ha implementado una dinámica difusiva -de difusión de átomos- sin utilizar tecnología estándar de gran tamaño que se encuentra en los circuitos integrados de uso común en los microprocesadores, microcontroladores, memorias estáticas de acceso aleatorio y otros circuitos lógicos digitales.
Los investigadores dicen que propusieron y demostraron una solución bioinspirada para la dinámica difusiva que es esencialmente diferente de la tecnología estándar para circuitos integrados, al tiempo que comparte grandes similitudes con las sinapsis. Explican: "En concreto, hemos desarrollado un memristor de tipo difusivo donde la difusión de átomos ofrece una dinámica similar y las escalas temporales necesarias correspondientes a su equivalente biológico, lo que lleva a una emulación más fiel de las sinapsis reales, es decir, a un verdadero emulador sináptico."
Los investigadores afirman que "estos resultados proporcionan una vía alentadora hacia la emulación sináptica mediante memristores difusivos en el marco de la informática neuromórfica."
Referencia bibliográfica:
Zhongrui Wang, Saumil Joshi, Sergey E. Savel’ev, Hao Jiang, Rivu Midya, Peng Lin, Miao Hu, Ning Ge, John Paul Strachan, Zhiyong Li, Qing Wu, Mark Barnell, Geng-Lin Li, Huolin L. Xin, R. Stanley Williams, Qiangfei Xia, J. Joshua Yang: Memristors with diffusive dynamics as synaptic emulators for neuromorphic computing. Nature Materials (2016). DOI: 10.1038/nmat4756
Zhongrui Wang, Saumil Joshi, Sergey E. Savel’ev, Hao Jiang, Rivu Midya, Peng Lin, Miao Hu, Ning Ge, John Paul Strachan, Zhiyong Li, Qing Wu, Mark Barnell, Geng-Lin Li, Huolin L. Xin, R. Stanley Williams, Qiangfei Xia, J. Joshua Yang: Memristors with diffusive dynamics as synaptic emulators for neuromorphic computing. Nature Materials (2016). DOI: 10.1038/nmat4756