La capacidad del cerebro para aprender y memorizar simultáneamente grandes cantidades de información y, al mismo tiempo, requiere poca energía, ha inspirado a todo un campo a buscar computadoras similares al cerebro, o neuromórficas. Investigadores de la Universidad de Stanford y Sandia National Laboratories desarrollaron previamente una parte de dicha computadora:un dispositivo que actúa como una sinapsis artificial, imitando la forma en que las neuronas se comunican en el cerebro.

En un artículo publicado en línea por la revista Ciencias el 25 de abril el equipo informa que una matriz prototipo de nueve de estos dispositivos funcionó incluso mejor de lo esperado en velocidad de procesamiento, eficiencia energética, reproducibilidad y durabilidad.

Viendo hacia adelante, los miembros del equipo quieren combinar su sinapsis artificial con la electrónica tradicional, que esperan podría ser un paso hacia el apoyo del aprendizaje artificialmente inteligente en dispositivos pequeños.

"Si tiene un sistema de memoria que puede aprender con la eficiencia energética y la velocidad que le presentamos, luego puedes poner eso en un teléfono inteligente o computadora portátil, "dijo Scott Keene, coautor del artículo y estudiante de posgrado en el laboratorio de Alberto Salleo, profesor de ciencia e ingeniería de materiales en Stanford, quien es coautor principal. "Eso abriría el acceso a la capacidad de entrenar nuestras propias redes y resolver problemas localmente en nuestros propios dispositivos sin depender de la transferencia de datos para hacerlo".

Una mala batería una buena sinapsis

La sinapsis artificial del equipo es similar a una batería, modificado para que los investigadores puedan aumentar o disminuir el flujo de electricidad entre las dos terminales. Ese flujo de electricidad emula cómo el aprendizaje está conectado en el cerebro. Este es un diseño especialmente eficiente porque el procesamiento de datos y el almacenamiento de memoria ocurren en una sola acción, en lugar de un sistema informático más tradicional donde los datos se procesan primero y luego se mueven al almacenamiento.

Ver cómo funcionan estos dispositivos en una matriz es un paso crucial porque permite a los investigadores programar varias sinapsis artificiales simultáneamente. Esto requiere mucho menos tiempo que tener que programar cada sinapsis una por una y es comparable a cómo funciona realmente el cerebro.

En pruebas anteriores de una versión anterior de este dispositivo, Los investigadores encontraron que su procesamiento y acción de memoria requieren aproximadamente una décima parte de la energía que necesita un sistema informático de última generación para llevar a cabo tareas específicas. Todavía, a los investigadores les preocupaba que la suma de todos estos dispositivos trabajando juntos en matrices más grandes pudiera correr el riesgo de consumir demasiada energía. Entonces, modificaron cada dispositivo para que condujera menos corriente eléctrica, haciéndolos mucho peores, pero haciendo que la matriz sea aún más eficiente en términos de energía.

La matriz de 3 por 3 se basó en un segundo tipo de dispositivo, desarrollado por Joshua Yang en la Universidad de Massachusetts, Amherst, quien es coautor del artículo, que actúa como un interruptor para programar sinapsis dentro de la matriz.

"El cableado de todo requirió mucha resolución de problemas y muchos cables. Teníamos que asegurarnos de que todos los componentes de la matriz funcionaran en conjunto, "dijo Armantas Melianas, becario postdoctoral en el laboratorio Salleo. "Pero cuando vimos que todo se iluminaba, era como un árbol de Navidad. Ese fue el momento más emocionante ".

Durante la prueba, la matriz superó las expectativas de los investigadores. Funcionó con tal velocidad que el equipo predice que la próxima versión de estos dispositivos deberá probarse con componentes electrónicos especiales de alta velocidad. Después de medir la alta eficiencia energética en la matriz de 3 por 3, Los investigadores ejecutaron simulaciones por computadora de una matriz de sinapsis de 1024 por 1024 más grande y estimaron que podría funcionar con las mismas baterías que se usan actualmente en teléfonos inteligentes o drones pequeños. Los investigadores también pudieron cambiar los dispositivos más de mil millones de veces, otro testimonio de su velocidad, sin ver ninguna degradación en su comportamiento.

"Resulta que los dispositivos de polímero, si los tratas bien, puede ser tan resistente como las contrapartes tradicionales hechas de silicio. Ese fue quizás el aspecto más sorprendente desde mi punto de vista, "Dijo Salleo." Para mí, cambia mi forma de pensar sobre estos dispositivos poliméricos en términos de fiabilidad y cómo podríamos utilizarlos ".

Espacio para la creatividad

Los investigadores aún no han sometido su matriz a pruebas que determinen qué tan bien aprende, pero eso es algo que planean estudiar. El equipo también quiere ver cómo su dispositivo soporta diferentes condiciones, como altas temperaturas, y trabajar para integrarlo con la electrónica. También quedan muchas preguntas fundamentales por responder que podrían ayudar a los investigadores a comprender exactamente por qué su dispositivo funciona tan bien.

"Esperamos que más personas comiencen a trabajar en este tipo de dispositivo porque no hay muchos grupos que se centren en esta arquitectura en particular, pero creemos que es muy prometedor Melianas dijo. “Todavía hay mucho margen de mejora y creatividad. Apenas tocamos la superficie ".