Hardware neuromórfico inspirado en el cerebro en gran medida escalable – ScienceDaily

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Los investigadores de KAIST fabricaron hardware neuromórfico inspirado en el cerebro altamente escalable mediante la cointegración de neuronas y sinapsis de un solo transistor. Utilizando la tecnología estándar de semiconductores de óxido de metal complementario (CMOS) de silicio, se espera que el hardware neuromórfico reduzca el costo del chip y simplifique los procedimientos de fabricación.

El equipo de investigación dirigido por Yang-Kyu Choi y Sung-Yool Choi produjo neuronas y sinapsis basadas en un solo transistor para hardware neuromórfico altamente escalable y mostró la capacidad de reconocer texto e imágenes faciales. Esta investigación fue presentada en Avances científicos el 4 de agosto

El hardware neuromórfico ha atraído mucha atención debido a sus funciones de inteligencia artificial, pero consume una potencia ultrabaja de menos de 20 vatios al imitar el cerebro humano. Para que el hardware neuromórfico funcione, se necesita una neurona que genere un pico cuando integra una determinada señal y una sinapsis que recuerde la conexión entre dos neuronas, al igual que el cerebro biológico. Sin embargo, dado que las neuronas y sinapsis construidas en circuitos digitales o analógicos ocupan una gran cantidad de espacio, existe un límite en términos de eficiencia y costo del hardware. Dado que el cerebro humano está formado por aproximadamente 1011 neuronas y 1014 sinapsis, es necesario mejorar el costo del hardware para aplicarlo a dispositivos móviles e IoT.

Para resolver el problema, el equipo de investigación imitó el comportamiento de las neuronas biológicas y las sinapsis con un solo transistor y las integró en una oblea de 8 pulgadas. Los transistores neuromórficos fabricados tienen la misma estructura que los transistores lógicos y de memoria actualmente producidos en masa. Además, los transistores neuromórficos han demostrado por primera vez que se pueden implementar con una «estructura de Janus» que funciona como neurona y sinapsis, al igual que las monedas tienen cara y cruz.

El profesor Yang-Kyu Choi dijo que este trabajo puede reducir drásticamente el costo del hardware al reemplazar neuronas y sinapsis que se basaban en complejos circuitos digitales y analógicos con un solo transistor. «Hemos demostrado que las neuronas y las sinapsis se pueden implementar utilizando un solo transistor», dijo Joon-Kyu Han, primer autor. «Al cointegrar neuronas y sinapsis de un solo transistor en la misma oblea utilizando un proceso CMOS estándar, se ha mejorado el costo del hardware neuromórfico, lo que acelerará la comercialización del hardware neuromórfico», agregó Han. Esta investigación fue apoyada por la National Research Foundation (NRF) y el IC Design Education Center (IDEC).

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST). Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

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