Los ingenieros del MIT han diseñado un ‘cerebro en un chip’, más pequeño que una pieza de confeti, que está hecho de decenas de miles de sinapsis cerebrales artificiales conocidas como memristors, componentes basados ​​en silicio que controlan las sinapsis de transferencia de información en el cerebro humano. .

Los investigadores tomaron prestados los principios de la metalurgia para fabricar cada memristor de aleaciones de plata y cobre junto con silicio. Cuando realizaron el chip en varias tareas visuales, el chip pudo ‘recordar’ las imágenes guardadas y reproducirlas muchas veces, en versiones que eran más nítidas y limpias en comparación con los diseños de memristor existentes hechos con elementos sin alear.

Sus resultados se publican hoy en la revista. Naturaleza nanotecnología, para demostrar un nuevo y prometedor diseño de memristor para dispositivos neuromórficos: electrónica basada en un nuevo tipo de circuito que procesa la información de una manera que imita la arquitectura neuronal del cerebro. Dichos circuitos inspirados en el cerebro podrían integrarse en dispositivos pequeños y portátiles y realizarían tareas informáticas complejas que solo las supercomputadoras de hoy pueden manejar.

“Hasta ahora, las redes de sinapsis artificiales existen como software. Estamos tratando de construir hardware de red neuronal real para sistemas de inteligencia artificial portátiles ”, dijo Jeehwan Kim, profesor asociado de ingeniería mecánica en el MIT. “Imagine conectar un dispositivo neuromórfico a una cámara en su automóvil y reconocer luces y objetos y tomar una decisión de inmediato, sin tener que conectarse a Internet. Esperamos utilizar memristors energéticamente eficientes para realizar esas tareas en el sitio en tiempo real. «

Iones itinerantes

Los recuerdos o transistores de memoria son un elemento esencial en la computación neuromórfica. En un dispositivo neuromórfico, un memristor actuaría como un transistor en un circuito, aunque la operación sería más como una sinapsis cerebral: la conexión entre dos neuronas. La sinapsis recibe señales de una neurona, en forma de iones, y envía una señal correspondiente a la siguiente neurona.

Un transistor en un circuito convencional envía información cambiando entre uno de solo dos valores, 0 y 1, y solo lo hace cuando la señal que recibe, en forma de corriente eléctrica, tiene una cierta intensidad. En contraste, un memristor funcionaría a lo largo de un gradiente, muy parecido a una sinapsis en el cerebro. La señal que produce depende de la intensidad de la señal que recibe. Esto permitiría que un memristor tenga muchos valores y, por lo tanto, realice una gama mucho más amplia de operaciones que los transistores binarios.

Al igual que una sinapsis cerebral, un memristor también podría ‘recordar’ el valor asociado con un amperaje dado y producir exactamente la misma señal la próxima vez que reciba una corriente similar. Esto puede garantizar que la respuesta a una ecuación compleja, o la clasificación visual de un objeto, sea confiable, un rendimiento que normalmente involucra múltiples transistores y condensadores.

En última instancia, los científicos creen que los memristores requieren mucho menos espacio en el chip que los transistores convencionales, lo que permite un equipo de computación potente y portátil que no depende de supercomputadoras o incluso conexiones a Internet.

Sin embargo, los diseños existentes de memristor tienen un rendimiento limitado. Un solo memristor está hecho de un electrodo positivo y negativo separado por un «medio de conmutación» o espacio entre los electrodos. Cuando se aplica un voltaje a un electrodo, los iones de ese electrodo fluyen a través del medio y forman un «canal de conducción» al otro electrodo. Los iones recibidos forman la señal eléctrica que el memristor envía a través del circuito. El tamaño del canal iónico (y la señal que finalmente produce el memristor) debe ser proporcional a la fuerza del voltaje de estimulación.

Kim dice que los diseños existentes de memristor funcionan bastante bien en casos en los que el voltaje estimula un gran canal de conducción o un fuerte flujo de iones de un electrodo a otro. Pero estos diseños son menos confiables cuando los memristors necesitan generar señales más sutiles a través de canales de conducción más delgados.

Cuanto más delgado es un canal de conducción y más ligero es el flujo de iones de un electrodo a otro, más difícil es que los iones individuales se mantengan unidos. En cambio, tienden a desviarse del grupo y descomponerse dentro del medio. Como resultado, es difícil para el electrodo receptor capturar de manera confiable el mismo número de iones y, por lo tanto, emitir la misma señal cuando se estimula a un cierto rango de corriente baja.

Préstamo de metalurgia

Kim y sus colegas encontraron una solución a esta limitación al tomar prestada una técnica de la metalurgia, la ciencia de fusionar metales en aleaciones y estudiar sus propiedades combinadas.

«Tradicionalmente, los metalúrgicos intentan agregar diferentes átomos a una matriz masiva para amplificar materiales, y pensamos, por qué no ajustar las interacciones atómicas en nuestro memristor y agregar un elemento de aleación para controlar el movimiento de iones en nuestro medio», dice Kim .

Los ingenieros suelen usar plata como material para el electrodo positivo de un memristor. El equipo de Kim buscó en la literatura para encontrar un elemento que pudieran combinar con plata para mantener efectivamente unidos los iones de plata, mientras se movían rápidamente al otro electrodo.

El equipo terminó en cobre como el elemento de aleación ideal porque puede unirse tanto con plata como con silicio.

«Actúa como una especie de puente y estabiliza la interfaz plata-silicio», dice Kim.

Para hacer memristors usando su nueva aleación, el grupo primero fabricó un electrodo negativo de silicio y luego hizo un electrodo positivo depositando una pequeña cantidad de cobre seguido de una capa de plata. Colocaron los dos electrodos alrededor de un medio de silicio amorfo. De esta manera, formaron un patrón de un chip de silicio de milímetro cuadrado con decenas de miles de memristores.

Como primera prueba del chip, recrearon una imagen en escala de grises del escudo del Capitán América. Ellos equipararon cada píxel en la imagen con un memristor correspondiente en el chip. Luego modularon la conductancia de cada memristor que era relativamente fuerte en relación con el color en el píxel correspondiente.

El chip produjo la misma imagen nítida del escudo y pudo «recordar» la imagen y reproducirla muchas veces, en comparación con los chips de otros materiales.

El equipo también sometió el chip a una tarea de procesamiento de imágenes y programó a los memristores para modificar una imagen, en este caso desde Killian Court del MIT, de varias maneras específicas, incluyendo el enfoque y el desenfoque de la imagen original. Una vez más, su diseño hizo que las imágenes reprogramadas fueran más confiables que los diseños existentes de memristor.

«Utilizamos sinapsis artificiales para realizar pruebas de inferencia reales», dice Kim. “Queremos desarrollar aún más esta tecnología para tener matrices a mayor escala para realizar tareas de reconocimiento de imágenes. Y un día, es posible que pueda usar cerebros artificiales para realizar tareas como esta, sin conectarse a las supercomputadoras, Internet o la nube. ‘

Esta investigación fue financiada en parte por fondos del Comité de Apoyo a la Investigación del MIT, el Laboratorio de IA MIT-IBM Watson, el Laboratorio de Investigación Global de Samsung y la National Science Foundation.



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