Desarrollan chip neuromórfico basado en las redes neurales del cerebro

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Se ha desarrollado con éxito en China un nuevo chip neuromórfico llamado “Darwin”, y basado en redes neurales del cerebro.

Las redes neurales artificiales (ANNs, por sus siglas en inglés) son un tipo de sistema de procesamiento de la información basado en imitar los principios de funcionamiento de los cerebros biológicos, y han sido ampliamente aplicadas en ámbitos como el reconocimiento de patrones, el control automático, el procesamiento de señales, los sistemas de ayuda a la toma de decisiones, y la inteligencia artificial.

Una red neuronal de impulsos (SNN, por las siglas en inglés de Spiking Neural Network) es una clase de red neural artificial de inspiración biológica que efectúa el procesamiento de información con arreglo a cierta clase de picos.

Es más realista biológicamente que las redes neurales artificiales clásicas, y puede potencialmente alcanzar una proporción mucho mejor de rendimiento/energía.

Recientemente, investigadores de las universidades de Zhejiang y Hangzhou Dianzi en Hangzhou, China, desarrollaron con éxito una unidad NPU (por las siglas en inglés de Neural Processing Unit), un dispositivo coprocesador neuromórfico basado en redes neuronales de impulsos, fabricado con tecnología CMOS estándar.

Con el rápido desarrollo de la Internet de las Cosas y de otros sistemas sofisticados de hardware, en la sociedad de hoy en día aumenta la presencia de dispositivos inteligentes que proporcionan muchos servicios y nos facilitan la vida cotidiana, pero esta revolución se está quedando rezagada en los dispositivos más pequeños, debido a la dificultad de usar en ellos algoritmos inteligentes complejos.
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El grupo de investigación liderado por De Ma, de la universidad de Hangzhou Dianzi, y Xiaolei Zhu, de la de Zhejiang, ha desarrollado el coprocesador Darwin.

La NPU Darwin está diseñada para proporcionar la aceleración por hardware que necesitan muchos algoritmos inteligentes, especialmente en pequeños dispositivos de baja potencia y recursos modestos de computación.

Ha sido fabricado mediante un proceso CMOS estándar, y soporta un máximo de 2.048 neuronas artificiales, más de 4 millones de sinapsis artificiales y 15 retardos sinápticos diferentes posibles.

Es muy configurable, y soporta la reconfiguración de la topología SNN y muchos parámetros de neuronas y sinapsis.

Fuente: Noticias de la Ciencia