Dispositivo de memoria neuromórfica simula neuronas y sinapsis

Newswise: los investigadores informaron sobre un dispositivo de memoria neuromórfica de tamaño nanométrico que emula neuronas y hace sinapsis simultáneamente en una celda unitaria, otro paso para completar el objetivo de la computación neuromórfica diseñada para imitar rigurosamente el cerebro humano con dispositivos semiconductores.

La computación neuromórfica tiene como objetivo realizar inteligencia artificial (IA) imitando los mecanismos de las neuronas y las sinapsis que componen el cerebro humano. Inspirados en las funciones cognitivas del cerebro humano que las computadoras actuales no pueden proporcionar, los dispositivos neuromórficos han sido ampliamente investigados. Sin embargo, los circuitos neuromórficos basados ​​en semiconductores de óxido de metal complementario (CMOS) actuales simplemente conectan neuronas artificiales y sinapsis sin interacciones sinérgicas, y la implementación concomitante de neuronas y sinapsis sigue siendo un desafío. Para abordar estos problemas, un equipo de investigación dirigido por el profesor Keon Jae Lee del Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales implementó las interacciones biológicas entre neuronas y sinapsis en una sola célula de memoria, en lugar del enfoque convencional de conectar eléctricamente dispositivos neuronales y sinápticos artificiales.

Al igual que las tarjetas gráficas comerciales, los dispositivos sinápticos artificiales estudiados anteriormente se utilizan a menudo para acelerar los cálculos paralelos, lo que muestra claras diferencias con los mecanismos operativos del cerebro humano. El equipo de investigación implementó las interacciones sinérgicas entre neuronas y sinapsis en el dispositivo de memoria neuromórfica, emulando los mecanismos de la red neuronal biológica. Además, el dispositivo neuromórfico desarrollado puede reemplazar los complejos circuitos de neuronas CMOS con un solo dispositivo, proporcionando una alta escalabilidad y rentabilidad.

El cerebro humano consta de una red compleja de 100 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis. Las funciones y estructuras de las neuronas y las sinapsis pueden cambiar de manera flexible de acuerdo con los estímulos externos, adaptándose al entorno circundante. El equipo de investigación desarrolló un dispositivo neuromórfico en el que los recuerdos a corto y largo plazo coexisten utilizando dispositivos de memoria volátiles y no volátiles que imitan las características de las neuronas y las sinapsis, respectivamente. Se utiliza un dispositivo de interruptor de umbral como memoria volátil y la memoria de cambio de fase se utiliza como dispositivo no volátil. Se integran dos dispositivos de película delgada sin electrodos intermedios, implementando la adaptabilidad funcional de las neuronas y las sinapsis en la memoria neuromórfica.

El profesor Keon Jae Lee explicó: “Las neuronas y las sinapsis interactúan entre sí para establecer funciones cognitivas como la memoria y el aprendizaje, por lo que simular ambas es un elemento esencial para la inteligencia artificial inspirada en el cerebro. El dispositivo de memoria neuromórfica desarrollado también imita el efecto de reentrenamiento que permite aprendizaje rápido de la información olvidada mediante la implementación de un efecto de retroalimentación positiva entre las neuronas y las sinapsis”.

Este resultado titulado “Emulación simultánea de plasticidad sináptica e intrínseca mediante una sinapsis memristiva” se publicó en la edición del 19 de mayo de 2022 de Comunicaciones de la naturaleza.

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