Cuando se trata del poder de procesamiento, el cerebro humano no puede ser vencido.
Lleno dentro del órgano blando, de tamaño de balón de fútbol están en algún lugar alrededor de 100 mil millones de neuronas. En cualquier momento dado, una sola neurona puede transmitir instrucciones a miles de otras neuronas a través de sinapsis – los espacios entre neuronas, a través de los cuales se intercambian neurotransmisores. Hay más de 100 billones de sinapsis que median la señalización neuronal en el cerebro, fortaleciendo algunas conexiones mientras se podan otras, en un proceso que permite al cerebro reconocer patrones, recordar hechos y llevar a cabo otras tareas de aprendizaje, a velocidades de relámpago.
Investigadores en el campo emergente de la “computación neuromórfica” han intentado diseñar chips de computadora que funcionan como el cerebro humano. En lugar de realizar cálculos basados en señales binarias, on/off, como lo hacen hoy en día los chips digitales, los elementos de un “cerebro en un chip” funcionarían de manera analógica, intercambiando un gradiente de señales, o “pesos”, como neuronas que se activan de varias maneras dependiendo del tipo y número de iones que fluyen a través de una sinapsis.
De esta manera, los pequeños chips neuromórficos, como el cerebro, podrían procesar eficientemente millones de flujos de cálculos paralelos que actualmente sólo son posibles con grandes bancos de supercomputadoras. Pero una de las colgaduras más significativas en el camino hacia tal inteligencia artificial portátil ha sido la sinapsis neural, que ha sido particularmente difícil de reproducir en hardware.
Ahora los ingenieros del MIT han diseñado una sinapsis artificial de tal manera que pueden controlar con precisión la fuerza de una corriente eléctrica que fluye a través de ella, similar a la forma en que los iones fluyen entre las neuronas. El equipo ha construido un pequeño chip con sinapsis artificiales, hecho de silicio germanio. En las simulaciones, los investigadores encontraron que el chip y sus sinapsis se podían utilizar para reconocer muestras de escritura a mano, con una precisión del 95 por ciento.
El diseño, publicado hoy en la revista Nature Materials, es un paso importante hacia la creación de chips neuromórficos portátiles de bajo consumo para su uso en el reconocimiento de patrones y otras tareas de aprendizaje.
La investigación fue liderada por Jeehwan Kim, Profesor Asistente de Desarrollo Profesional de la Clase de 1947 en los departamentos de Ingeniería Mecánica y Ciencia e Ingeniería de Materiales, y un investigador principal en el Laboratorio de Investigación del MIT de los Laboratorios de Electrónica y Tecnología de Microsistemas. Sus coautores son Shinhyun Choi (primer autor), Scott Tan (coprimer autor), Zefan Li, Yunjo Kim, Chanyeol Choi, y Hanwool Yeon del MIT, junto con Pai-Yu Chen y Shimeng Yu de la Universidad Estatal de Arizona.
Demasiados caminos
La mayoría de los diseños de chips neuromórficos intentan emular la conexión sináptica entre las neuronas utilizando dos capas conductoras separadas por un “medio de conmutación” o espacio sináptico. Cuando se aplica una tensión, los iones deben moverse en el medio de conmutación para crear filamentos conductores, de manera similar a cómo cambia el “peso” de una sinapsis.
Pero ha sido difícil controlar el flujo de iones en los diseños existentes. Kim dice que eso se debe a que la mayoría de los medios de conmutación, hechos de materiales amorfos, tienen ilimitados caminos posibles a través de los cuales los iones pueden viajar – un poco como Pachinko, un juego de arcadas mecánicas que encauza pequeñas bolas de acero a través de una serie de alfileres y palancas, que actúan para desviar o dirigir las bolas fuera de la máquina.
Al igual que Pachinko, los medios de conmutación existentes contienen múltiples rutas que hacen difícil predecir dónde los iones pasarán. Kim dice que eso puede crear una falta de uniformidad no deseada en el rendimiento de una sinapsis.
Una vez que se aplica algún voltaje para representar algunos datos con la neurona artificial, hay que borrarlos y poder volver a escribirlos exactamente de la misma manera “, dice Kim. Pero en un sólido amorfo, cuando vuelves a escribir, los iones van en diferentes direcciones porque hay muchos defectos. Esta corriente está cambiando y es difícil de controlar. Ese es el mayor problema, la falta de uniformidad de la sinapsis artificial “.
Fuente : MIT
