Para comprender el mundo, la mayoría de los seres humanos dependen en gran medida de su visión.
Investigaciones recientes sugieren que el sistema visual humano es jerárquico, lo que significa que procesa la información en diferentes niveles, que van desde el procesamiento de bajo nivel de los estímulos sensoriales hasta el procesamiento de alto nivel asociado con capacidades cognitivas más avanzadas.
Los científicos informáticos han estado tratando recientemente de desarrollar sistemas que imiten la estructura jerárquica del sistema visual humano para abordar de manera efectiva los diferentes niveles de procesamiento de la información.
Un enfoque propuesto para lograr esto es la computación en el interior de los sensores, que implica la integración de funciones de detección, memoria y procesamiento en un solo dispositivo.
Investigadores de la Universidad de Tsinghua desarrollaron un nuevo y prometedor dispositivo optoelectrónico para la computación diversificada en el interior de los sensores.
Este dispositivo se basa en una matriz totalmente integrada de memristores optoelectrónicos (OEM), componentes de hardware que pueden procesar y almacenar información.
“La integración monolítica a gran escala de la computación en el sensor basada en dispositivos emergentes con circuitos complementarios de metal-óxido-semiconductor (CMOS) sigue siendo un desafío, ya que carece de demostraciones funcionales a nivel de hardware“, escribieron Heyi Huang, Xiangpeng Liang y sus colegas en su artículo.
“Presentamos una matriz de 1 kb totalmente integrada con 128 × 8 celdas de memristor optoelectrónico (OEM) de un transistor y circuitos CMOS de silicio, que presenta una funcionalidad multimodo configurable que abarca tres modos diferentes de memristor electrónico, OEM dinámico y OEM no volátil (NV-OEM)”.
El dispositivo presentado por los investigadores aprovecha tanto la electricidad como la luz para procesar información y almacenar datos simultáneamente, lo que es esencial para las aplicaciones de computación en el sensor.
Los OEM tienen una estructura en capas con varios materiales (Pd/TiOx/ZnO/TiN) colocados uno sobre otro.
Cabe destacar que el conjunto OEM totalmente integrado del equipo tiene diferentes modos de funcionamiento configurables.
Estos modos permiten que el sistema imite el procesamiento de información jerárquico del sistema visual humano.
“Estos modos se configuran modulando la densidad de carga dentro de las vacantes de oxígeno a través de operaciones ópticas y eléctricas sinérgicas, como lo confirma la microscopía electrónica de transmisión de barrido de contraste de fase diferencial”, escribieron Huang, Liang y sus colegas.
Hasta ahora, los investigadores han evaluado su dispositivo basado en OEM en una serie de experimentos iniciales, utilizándolo para ejecutar algoritmos de visión artificial.
Sus hallazgos fueron muy prometedores, ya que el conjunto OEM permitió una buena precisión en las tres tareas visuales en las que se probó, al mismo tiempo que consumía menos energía.
“Con este sistema OEM, se demuestran tres tareas de procesamiento visual: preprocesamiento sensorial de imágenes con una precisión de reconocimiento mejorada del 85,7 % al 96,1 % mediante el modo NV-OEM, seguimiento de objetos más avanzado con una precisión del 96,1 % utilizando los modos OEM y NV-OEM dinámicos y reconocimiento de movimiento humano con un sistema de computación en el reservorio del sensor totalmente basado en OEM que logra una precisión del 91,2 %“, escribieron Huang, Liang y sus colegas.
“Una evaluación comparativa a nivel de sistema muestra además que consume más de 20 veces menos energía que las unidades de procesamiento gráfico”.
El estudio presenta una nueva plataforma optoelectrónica rentable que podría resultar ventajosa para la realización de una variedad de aplicaciones de computación en el sensor.
Como parte de sus próximos estudios, Huang, Liang y sus colegas podrían optimizar aún más el rendimiento de su sistema, por ejemplo, utilizando materiales transparentes en el electrodo superior del OEM para aumentar su tasa de absorción de luz.
Fuente: Nature nanotechnology