Trabajan en resistores de memoria basados en grafeno que serán utilizados en computación neural

A medida que el progreso de la informática tradicional se ralentiza, nuevas formas de computación están llegando a la vanguardia de este campo.

En la universidad Penn State, un equipo de ingenieros está intentando ser pionero en un tipo de computación que imita la eficiencia de las redes neuronales del cerebro mientras explota la naturaleza analógica del mismo.

La computación moderna es digital, compuesta de dos estados, uno y cero.

Un computador analógico, como el cerebro, tiene muchos estados posibles.

Es la diferencia entre encender o apagar un interruptor de luz y mover un regulador de intensidad de luz en cantidades variables.

La computación neuromórfica o inspirada en el cerebro ha sido estudiada durante más de 40 años, según Saptarshi Das, líder del equipo y profesor asistente de ciencias de la ingeniería y mecánica de Penn State.

La novedad es que, a medida que se han alcanzado los límites de la computación digital, ha aumentado la necesidad de procesamiento de imágenes a alta velocidad, por ejemplo para los carros que se conducen solos.

La llegada del Big Data, que requiere tipos de reconocimiento de patrones para los cuales la arquitectura del cerebro es particularmente adecuada, es otro motor en la búsqueda de la computación neuromórfica.

“Tenemos computadoras poderosas, no hay duda de eso, el problema es que tienes que almacenar la memoria en un lugar y hacer la computación en otro lugar“, dijo Das.

El traslado de estos datos de la memoria a la parte lógica y viceversa requiere mucha energía y reduce la velocidad de la computación.

Además, esta arquitectura de computadora requiere mucho espacio.

Si la computación y el almacenamiento de la memoria pudieran estar ubicados en el mismo espacio, este cuello de botella podría ser eliminado.

“Estamos creando redes neuronales artificiales, que buscan emular las eficiencias de energía y área del cerebro“, explicó Thomas Shranghamer, estudiante de doctorado en el grupo de Das y primer autor de un artículo recientemente publicado en la revista Nature Communications.

“El cerebro es tan compacto que puede caber sobre los hombros, mientras que una moderna supercomputadora ocupa un espacio del tamaño de dos o tres pistas de tenis“.

Al igual que pueden ser reconfiguradas las sinapsis que conectan las neuronas en el cerebro, las redes neuronales artificiales que el equipo está construyendo pueden ser reconfiguradas aplicando un breve campo eléctrico a una lámina de grafeno, una capa de átomos de carbono de un solo átomo de espesor.

En este trabajo se muestran al menos 16 posibles estados de memoria, a diferencia de los dos de la mayoría de los memristores basados en óxido, o resistencias de memoria.

“Lo que hemos demostrado es que podemos controlar un gran número de estados de memoria con precisión usando simples transistores de grafeno“, dijo Das.

El equipo cree que es factible elevar esta tecnología a una escala comercial.

Con muchas de las mayores empresas de semiconductores persiguiendo activamente la computación neuromórfica, Das cree que encontrarán este trabajo de interés.

Fuente: Noticias de la Ciencia