Ingenieros trabajan en un nuevo tipo de computación neuromórfica

Un equipo de ingenieros de la Universidad Estatal de Pensilvania está trabajando en un nuevo tipo de computación, ya que el progreso de la computación tradicional continúa ralentizándose. El nuevo método de computación se basa en las redes neuronales del cerebro, que son extremadamente eficientes.

El artículo se publicó en Nature Communications.

Computación inspirada en el cerebro

La principal diferencia entre la computación moderna y las computadoras analógicas, a las que pertenece el cerebro humano, es que la primera consta de dos estados: encendido-apagado o uno y cero. Por otro lado, una computadora analógica puede tener muchos estados posibles. Un ejemplo utilizado por el equipo es la comparación entre una luz que se enciende y se apaga, y una que tiene una cantidad variable de iluminación.

Según el líder del equipo y profesor asistente de ciencia y mecánica de la ingeniería de la Universidad Estatal de Pensilvania, Saptarshi Das, el estudio de la computación inspirada en el cerebro ha estado en marcha durante más de 40 años. En el mundo de hoy, los límites de los ordenadores digitales nos obligan a buscar el procesamiento de imágenes de alta velocidad, que es el caso de los vehículos autónomos.

Los grandes datos también están jugando un papel sustancial en la transición hacia la computación neuromórfica, dado que requieren tipos de reconocimiento de patrones que funcionan bien con la computación basada en el cerebro.

“Tenemos ordenadores potentes, no hay duda al respecto, el problema es que debes almacenar la memoria en un lugar y realizar la computación en otro lugar”, dijo Das.

Al mover los datos de un lado a otro desde la memoria hasta la lógica, se gasta mucha energía, lo que resulta en velocidades de computación más lentas. Hasta que la computación y el almacenamiento de memoria puedan estar en el mismo lugar, se requiere mucho espacio para este tipo de entorno.

Thomas Shranghamer es un estudiante de doctorado en el grupo y el primer autor del artículo.

“Estamos creando redes neuronales artificiales, que buscan emular las eficiencias de energía y área del cerebro”, dijo Shranghamer. “El cerebro es tan compacto que puede caber en la parte superior de tus hombros, mientras que un superordenador moderno ocupa un espacio del tamaño de dos o tres canchas de tenis”.

Redes neuronales artificiales reconfigurables

El equipo está trabajando en redes neuronales artificiales que pueden reconfigurarse de la misma manera que las neuronas del cerebro humano. Esto se logra aplicando un campo eléctrico breve a una hoja de grafeno, que es una capa gruesa de átomos de carbono. El equipo demostró al menos 16 estados de memoria posibles.

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

El equipo ahora desea comercializar la tecnología, y Das cree que habrá mucho interés en el trabajo dado el actual cambio hacia la computación neuromórfica entre las empresas de semiconductores más grandes.

El trabajo que proviene del equipo de la Universidad Estatal de Pensilvania es el último ejemplo de la transición a este tipo de redes neuronales artificiales. El cerebro humano prueba su valor una vez más como inspiración para muchas de las tecnologías más nuevas, y proporciona una visión valiosa sobre cómo los expertos pueden reducir drásticamente el tamaño de los superordenadores modernos.