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» » » » Sinapsis artificiales para que los ordenadores imiten cerebros biológicos

Los investigadores de los HRL Laboratorios, LLC, y la Universidad de Michigan, han dado un paso hacia delante con ordenadores que imitan el procesamiento en paralelo de los complejos cerebros biológicos, creando un tipo de sinapsis artificial.

Han demostrado el primer funcionamiento de una matriz "memristor" apilado en un circuito convencional complementary metal-oxide semiconductor (CMOS). Los memristores combinan las funciones de memoria y de lógica, igual que las sinapsis de los cerebros biológicos.


El trabajo es parte del Programa SyNAPSE de Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), o Sistemas de adaptación neuromórfica de electrónicos escalables de plástico. Desde 2008, el equipo de SyNAPSE dirigido por HRL, ha venido desarrollando un nuevo paradigma para el modelado de "computación en neuromórfica" de biología.

En un ordenador convencional, las funciones lógicas y la memoria están localizadas en diferentes partes de un circuito, y cada unidad de cálculo sólo está conectada a un puñado de unidades vecinas. Aun cuando la computación digital convencional posee la velocidad y complejidad capaz de emular una baja jerarquía de inteligencia animal, aún queda lejos de igualar la eficiencia, la densidad y la disipación energética asociada de los complejos cerebros biológicos.

Un cerebro tiene neuronas conectadas entre sí por las sinapsis, que actúan como interruptores reconfigurables capaces de crear rutas que unen miles de neuronas. Esto permite a un cerebro realizar muchas operaciones simultáneamente, o en paralelo. Un humano, por ejemplo, puede reconocer una cara en un instante, a una velocidad muy superior a una computadora.

R-RAM

Los investigadores han desarrollado la integración vertical de un circuito electrónico híbrido, combinando un nuevo memristor desarrollado en la Universidad de Michigan, con una metodología del proceso de integración heterogénea de la oblea y un circuito CMOS de lectura/escritura desarrollado en el HRL. "Este circuito híbrido es un avance fundamental en el desarrollo de máquinas inteligentes", señalaba Narayan Srinivasa, director del programa SyNAPSE de HRL, y principal investigador. "Hemos creado una memoria multi-bit totalmente direccionable, de una capacidad de almacenamiento con una densidad de hasta 30 Gbits/cm2, algo que no tiene precedentes en la microelectrónica."

La industria está buscando sistemas híbridos como éste, dicen los investigadores. Denominado como "R-RAM", podría romper los límites de la Ley de Moore, que predice una duplicación de la densidad de transistores, y por lo tanto, de la velocidad de los chip, cada dos años.

"Estamos llegando a los límites fundamentales en la escala de transistores. Esta integración híbrida abre muchas oportunidades para una mayor capacidad de memoria y un mayor rendimiento de los ordenadores convencionales. Tiene un gran potencial en cuanto al futuro de la memoria no volátil que mejorará el Flash de hoy, así como los circuitos reconfigurables", comentó Wei Lu, profesor asociado en la facultad de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de U-M, cuyo grupo desarrolló la matriz memristor.

En última instancia, el equipo planea escalar el chip neuromórfico para que soporte millones de neuronas (simulado), y miles de millones de sinapsis (simulado), y eso permitirá el desarrollo de máquinas inteligentes que puedan aprender de su entorno y exhiban conductas complejas. La tecnología tiene numerosas aplicaciones en el mundo real en la computación compleja, incluyendo la percepción visual, la planificación, la toma de decisiones y la navegación.


- Referencia: Kurzweilai.net, 1 de abril 2012
- Título original: "Artificial synapses could lead to advanced computer memory and machines that mimic biological brains"
- Diario de referencia: Kuk-Hwan Kim, et al., A Functional Hybrid Memristor Crossbar-Array/CMOS System for Data Storage and Neuromorphic Applications, Nano Letters, 2011; [DOI:10.1021/nl203687n]
- Imagen: A la izquierda, una imagen de mapa de bits reconstruida desde una matriz travesera. A la derecha, una matriz travesera fabricada arriba de un chip CMOS. Crédito (HRL Laboratories, LLC / Universidad de Michigan)

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