Fig. 1. (a) Fotografía óptica de un dispositivo espintrónico fabricado que sirve como sinapsis artificial en la presente demostración. También se muestra el circuito de medición para la conmutación de resistencia. (b) Relación medida entre la resistencia del dispositivo y la corriente aplicada, mostrando una variación de resistencia similar a la analógica. (c) Fotografía de una matriz de dispositivos espintrónicos montados en un paquete de cerámica, que se utiliza para la red neuronal artificial desarrollada. Crédito:Universidad de Tohoku
Los investigadores de la Universidad de Tohoku tienen, por primera vez, demostró con éxito el funcionamiento básico de la inteligencia artificial basada en espintrónica.
Inteligencia artificial, que emula la función de procesamiento de información del cerebro que puede ejecutar rápidamente tareas complejas y complicadas como el reconocimiento de imágenes y la predicción del tiempo, ha atraído una atención creciente y ya se ha utilizado parcialmente en la práctica.
La inteligencia artificial que se utiliza actualmente funciona en el marco convencional de la tecnología de circuitos integrados basada en semiconductores. Sin embargo, esto carece de la compacidad y la característica de bajo poder del cerebro humano. Para superar este desafío, la implementación de un solo dispositivo de estado sólido que desempeña el papel de una sinapsis es muy prometedora.
El grupo de investigación de la Universidad de Tohoku del profesor Hideo Ohno, Profesor Shigeo Sato, Profesor Yoshihiko Horio, El profesor asociado Shunsuke Fukami y el profesor asistente Hisanao Akima desarrollaron una red neuronal artificial en la que sus dispositivos espintrónicos recientemente desarrollados, que comprende material magnético a microescala, se emplean (Fig. 1). El dispositivo espintrónico utilizado es capaz de memorizar valores arbitrales entre 0 y 1 de forma analógica a diferencia de los dispositivos magnéticos convencionales, y así realizar la función de aprendizaje, que es servido por sinapsis en el cerebro.
Fig. 2. Diagrama de bloques de una red neuronal artificial desarrollada, que consta de PC, FPGA, y una serie de dispositivos espintrónicos (par de giro en órbita; SOT). Crédito:Universidad de Tohoku
Usando la red desarrollada (Fig.2), los investigadores examinaron una operación de memoria asociativa, que no es fácilmente ejecutado por computadoras convencionales. A través de las múltiples pruebas, confirmaron que los dispositivos espintrónicos tienen una capacidad de aprendizaje con la que la red neuronal artificial desarrollada puede asociar con éxito patrones memorizados (Fig. 3) a partir de sus versiones ruidosas de entrada, al igual que el cerebro humano.
Se espera que la demostración de prueba de concepto en esta investigación abra nuevos horizontes en la tecnología de inteligencia artificial, una que sea de tamaño compacto, y que simultáneamente logra capacidades de procesamiento rápido y un consumo de energía ultrabajo. Estas características deberían permitir que la inteligencia artificial se utilice en una amplia gama de aplicaciones sociales, como el reconocimiento de imágenes / voz, terminales portátiles, redes de sensores y robots de cuidados de enfermería.
Fig. 3. Tres tipos de patrones, "I", "C", y T", expresado en bloques de 3x3 utilizados para el experimento de operación de memoria asociativa. Crédito:Universidad de Tohoku
