Neuronas y sinapsis de un solo transistor fabricadas mediante un proceso CMOS de silicio estándar. Están co-integrados en la misma oblea de 8 pulgadas. Crédito:Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST)
Los investigadores de KAIST fabricaron un hardware neuromórfico altamente escalable inspirado en el cerebro mediante la cointegración de neuronas y sinapsis de un solo transistor. Usando tecnología estándar de semiconductores de óxido de metal complementario de silicio (CMOS), 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 apareció en Science Advances el 4 de agosto.
El hardware neuromórfico ha atraído una gran atención debido a sus funciones de inteligencia artificial, pero consumiendo una potencia ultrabaja de menos de 20 vatios imitando el cerebro humano. Para hacer que el hardware neuromórfico funcione, una neurona que genera un pico al integrar una determinada señal, y una sinapsis que recuerde la conexión entre dos neuronas son necesarias, al igual que el cerebro biológico. Sin embargo, dado que las neuronas y sinapsis construidas en circuitos digitales o analógicos ocupan un gran espacio, existe un límite en términos de eficiencia y costos de hardware. Dado que el cerebro humano consta de aproximadamente 10 11 neuronas y 10 14 sinapsis, es necesario mejorar el costo del hardware para poder aplicarlo a dispositivos móviles e IoT.
Para resolver el problema, el equipo de investigación imitó el comportamiento de neuronas biológicas y sinapsis con un solo transistor, y los co-integró en una oblea de 8 pulgadas. Los transistores neuromórficos fabricados tienen la misma estructura que los transistores de memoria y lógica que actualmente se producen en masa. Además, los transistores neuromórficos demostraron por primera vez que pueden implementarse 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 las 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 con un solo transistor, "dijo Joon-Kyu Han, el primer autor. "Al cointegrar neuronas y sinapsis de un solo transistor en la misma oblea mediante un proceso CMOS estándar, Se ha mejorado el costo de hardware del hardware neuromórfico. que acelerará la comercialización de hardware neuromórfico, Han agregó. Esta investigación fue apoyada por la Fundación Nacional de Investigación (NRF) y el Centro de Educación en Diseño IC (IDEC).
