Ingenieros ponen decenas de miles de sinapsis cerebrales artificiales en un solo chip | Noticias del MIT



Los ingenieros del MIT han diseñado un 'cerebro en un chip', más pequeño que un trozo de confeti, formado por decenas de miles de sinapsis cerebrales artificiales llamadas memristores, componentes basados ​​en silicio que imitan las sinapsis que transmiten información en el cerebro humano.

Los investigadores tomaron prestados los principios de la metalurgia para fabricar cada memristor a partir de aleaciones de plata y cobre, así como de silicio. Cuando ejecutaron el chip a través de múltiples tareas visuales, el chip pudo 'recordar' las imágenes almacenadas y replicarlas varias veces, en versiones más nítidas y limpias en comparación con los diseños de memristor existentes. con elementos no aliados.

Sus resultados, publicados hoy en la revista Nanotecnología de la naturaleza, demuestran un nuevo y prometedor diseño de memristor para dispositivos neuromórficos: componentes electrónicos basados ​​en un nuevo tipo de circuito que procesa información de una manera que imita la arquitectura neuronal del cerebro. Estos circuitos inspirados en el cerebro podrían integrarse en pequeños dispositivos portátiles y realizar complejas tareas computacionales que solo las supercomputadoras actuales pueden manejar.

“Hasta ahora, las redes de sinapsis artificiales existen como software. Estamos tratando de crear hardware de red neuronal real para sistemas portátiles de inteligencia artificial ”, dice Jeehwan Kim, profesor asociado de ingeniería mecánica en el MIT. “Imagínese conectar un dispositivo neuromórfico a una cámara en su automóvil, hacer que reconozca luces y objetos y tome una decisión de inmediato, sin tener que conectarse a Internet. Esperamos utilizar memristores energéticamente eficientes para realizar estas tareas en el sitio, en tiempo real. "

Iones errantes

Los memristores, o transistores de memoria, son una parte esencial de la computación neuromórfica. En un dispositivo neuromórfico, un memristor serviría como un transistor en un circuito, aunque funcionaría más como una sinapsis cerebral: la unión 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 clásico transmite información cambiando entre uno de solo dos valores, 0 y 1, y esto solo cuando la señal que recibe, en forma de corriente eléctrica, es de especial intensidad. En contraste, un memristor operaría en un gradiente, como una sinapsis en el cerebro. La señal que produce variará dependiendo de la fuerza de la señal que reciba. Esto permitiría que un solo memristor tenga muchos valores y, por lo tanto, realice un rango mucho más amplio de operaciones que los transistores binarios.

Al igual que una sinapsis cerebral, un memristor también podría "recordar" el valor asociado con una intensidad de corriente determinada y producir exactamente la misma señal la próxima vez que reciba una corriente similar. Esto podría asegurar que la respuesta a una ecuación compleja, o la clasificación visual de un objeto, sea confiable, una hazaña que normalmente involucra múltiples transistores y capacitores.

En última instancia, los científicos imaginan que los memristores requerirían muchos menos chips que los transistores convencionales, lo que permitiría dispositivos informáticos portátiles potentes que no dependan de supercomputadoras o incluso de conexiones a Internet.

Los diseños de memristor existentes, sin embargo, tienen un rendimiento limitado. Un solo memristor consta de un electrodo positivo y negativo, separados por un "medio de conmutación" o un espacio entre los electrodos. Cuando se aplica un voltaje a un electrodo, los iones de ese electrodo fluyen a través del medio, formando un "canal de conducción" hacia el otro electrodo. Los iones recibidos constituyen la señal eléctrica que transmite el memristor a través del circuito. El tamaño del canal de iones (y la señal que finalmente produce el memristor) debe ser proporcional a la fuerza del voltaje estimulante.

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

Cuanto más delgado sea un canal de conducción y más ligero sea el flujo de iones de un electrodo a otro, más difícil será que los iones individuales permanezcan juntos. En cambio, tienden a alejarse del grupo, disolviéndose en el medio. Como resultado, es difícil para el electrodo receptor capturar de manera confiable el mismo número de iones y, por lo tanto, transmitir la misma señal, cuando se estimula con un cierto rango de corriente bajo. .

Préstamo de la metalurgia

Kim y sus colegas encontraron una forma de evitar esta limitación tomando prestada una técnica de la metalurgia, la ciencia de fundir metales en aleaciones, y estudiar sus propiedades combinadas.

"Tradicionalmente, los metalúrgicos intentan agregar diferentes átomos en una matriz a granel para fortalecer los materiales, y pensamos, ¿por qué no cambiar las interacciones atómicas en nuestro memristor y agregar un elemento de aleación para controlar el movimiento de iones en nuestro medio ambiente ”, dice Kim.

Los ingenieros suelen utilizar plata como material para el electrodo positivo de un memristor. El equipo de Kim revisó la literatura en busca de algo que pudieran combinar con plata para mantener juntos los iones de plata de manera efectiva, mientras les permitía moverse rápidamente al otro electrodo.

El equipo aterrizó en el cobre como el elemento de aleación ideal, ya que es capaz de unirse tanto a la plata como al silicio.

"Actúa como una especie de puente y estabiliza la interfaz plata-silicio", explica Kim.

Para fabricar memristores con su nueva aleación, el grupo primero hizo un electrodo negativo de silicio, luego hizo un electrodo positivo depositando una pequeña cantidad de cobre, seguido de una capa de plata. . Emparejaron los dos electrodos alrededor de un medio de silicio amorfo. De esta manera, modelaron un chip de silicio milimétrico 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 de la imagen con un memristor correspondiente en el chip. Luego, modularon la conductancia de cada memristor, que tenía una fuerza relativa al color del píxel correspondiente.

El chip produjo la misma imagen nítida del escudo y fue capaz de "recordar" y reproducir la imagen varias veces, en comparación con los chips hechos de otros materiales.

El equipo también cambió el chip a una tarea de procesamiento de imágenes, programando los memristores para modificar una imagen, en este caso de Killian Court del MIT, de varias formas específicas, incluyendo resaltado y difuminando la imagen original. Una vez más, su diseño produjo las imágenes reprogramadas de manera más confiable que los diseños de memristor existentes.

"Usamos sinapsis artificiales para hacer pruebas de inferencia reales", dice Kim. “Queremos seguir desarrollando esta tecnología para tener matrices a mayor escala para realizar tareas de reconocimiento de imágenes. Y algún día, es posible que pueda transportar cerebros artificiales para hacer este tipo de tareas, sin conectarse a supercomputadoras, Internet o la nube. "

Esta investigación fue apoyada en parte por fondos del Comité de Apoyo a la Investigación del MIT, el Laboratorio de IA Watson de MIT-IBM, el Laboratorio de Investigación Global de Samsung y la Fundación Nacional de Ciencias.

Deja un comentario