La computación digital ha dejado obsoletas casi todas las formas de computación analógica desde la década de 1950. Sin embargo, Existe una excepción importante que rivaliza con el poder computacional de los dispositivos digitales más avanzados:el cerebro humano.

El cerebro humano es una densa red de neuronas. Cada neurona está conectada a decenas de miles de otras, y utilizan sinapsis para enviar información de un lado a otro constantemente. Con cada intercambio, el cerebro modula estas conexiones para crear vías eficientes en respuesta directa al entorno circundante. Las computadoras digitales viven en un mundo de unos y ceros. Realizan tareas secuencialmente, siguiendo cada paso de sus algoritmos en un orden fijo.

Un equipo de investigadores de la Escuela de Ingeniería Swanson de Pitt ha desarrollado una "sinapsis artificial" que no procesa información como una computadora digital, sino que imita la forma analógica en que el cerebro humano completa las tareas. Dirigido por Feng Xiong, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática, los investigadores publicaron sus resultados en el número reciente de la revista Materiales avanzados (DOI:10.1002 / adma.201802353). Sus coautores de Pitt incluyen a Mohammad Sharbati (primer autor), Yanhao Du, Jorge Torres, Nolan Ardolino, y Minhee Yun.

"La naturaleza analógica y el paralelismo masivo del cerebro son en parte la razón por la que los humanos pueden superar incluso a las computadoras más poderosas cuando se trata de funciones cognitivas de orden superior, como el reconocimiento de voz o el reconocimiento de patrones en conjuntos de datos complejos y variados, "explica el Dr. Xiong.

Un campo emergente llamado "computación neuromórfica" se centra en el diseño de hardware computacional inspirado en el cerebro humano. El Dr. Xiong y su equipo construyeron sinapsis artificiales basadas en grafeno en una configuración de panal bidimensional de átomos de carbono. Las propiedades conductoras del grafeno permitieron a los investigadores ajustar con precisión su conductancia eléctrica, que es la fuerza de la conexión sináptica o el peso sináptico. La sinapsis del grafeno demostró una excelente eficiencia energética, al igual que las sinapsis biológicas.

En el reciente resurgimiento de la inteligencia artificial, las computadoras ya pueden replicar el cerebro de ciertas formas, pero se necesitan alrededor de una docena de dispositivos digitales para imitar una sinapsis analógica. El cerebro humano tiene cientos de billones de sinapsis para transmitir información, por lo que construir un cerebro con dispositivos digitales es aparentemente imposible, o al menos, no escalable. El enfoque de Xiong Lab proporciona una posible ruta para la implementación de hardware de redes neuronales artificiales a gran escala.

Según el Dr. Xiong, Las redes neuronales artificiales basadas en la tecnología actual CMOS (semiconductor complementario de óxido de metal) siempre tendrán una funcionalidad limitada en términos de eficiencia energética. escalabilidad y densidad de empaque. "Es realmente importante que desarrollemos nuevos conceptos de dispositivos para la electrónica sináptica que sean de naturaleza analógica, energía eficiente, escalable y adecuado para integraciones a gran escala, ", dice." Nuestra sinapsis de grafeno parece marcar todas las casillas de estos requisitos hasta ahora ".

Con la flexibilidad inherente del grafeno y sus excelentes propiedades mecánicas, estas redes neuronales basadas en grafeno se pueden emplear en dispositivos electrónicos flexibles y portátiles para permitir la computación en el "borde de Internet", lugares donde los dispositivos informáticos, como los sensores, hacen contacto con el mundo físico.

"Al potenciar incluso un nivel rudimentario de inteligencia en dispositivos electrónicos y sensores, podemos rastrear nuestra salud con sensores inteligentes, proporcionar atención preventiva y diagnósticos oportunos, monitorear el crecimiento de las plantas e identificar posibles problemas de plagas, y regular y optimizar el proceso de fabricación, mejorando significativamente la productividad general y la calidad de vida en nuestra sociedad, "Dice el Dr. Xiong.

El desarrollo de un cerebro artificial que funcione como el cerebro humano análogo todavía requiere una serie de avances. Los investigadores deben encontrar las configuraciones adecuadas para optimizar estas nuevas sinapsis artificiales. Tendrán que hacerlos compatibles con una variedad de otros dispositivos para formar redes neuronales, y deberán asegurarse de que todas las sinapsis artificiales en una red neuronal a gran escala se comporten exactamente de la misma manera. A pesar de los desafíos, El Dr. Xiong dice que es optimista sobre la dirección en la que se dirigen.

"Estamos muy entusiasmados con este progreso, ya que potencialmente puede conducir a la eficiencia energética, implementación de hardware de computación neuromórfica, que actualmente se lleva a cabo en clústeres de GPU que consumen mucha energía. El rasgo de baja potencia de nuestra sinapsis artificial y su naturaleza flexible lo convierten en un candidato adecuado para cualquier tipo de A.I. dispositivo, que revolucionaría nuestras vidas, quizás incluso más que la revolución digital que hemos visto en las últimas décadas, "Dice el Dr. Xiong.