Investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) han creado un chip de silicio que distribuye señales ópticas con precisión a través de una cuadrícula en miniatura similar a un cerebro, mostrando un nuevo diseño potencial para redes neuronales.

El cerebro humano tiene miles de millones de neuronas (células nerviosas), cada uno con miles de conexiones con otras neuronas. Muchos proyectos de investigación informática tienen como objetivo emular el cerebro mediante la creación de circuitos de redes neuronales artificiales. Pero la electrónica convencional, incluido el cableado eléctrico de circuitos semiconductores, a menudo impide el enrutamiento extremadamente complejo requerido para redes neuronales útiles.

El equipo del NIST propone utilizar luz en lugar de electricidad como medio de señalización. Las redes neuronales ya han demostrado un poder notable en la resolución de problemas complejos, incluido el reconocimiento rápido de patrones y el análisis de datos. El uso de luz eliminaría la interferencia debida a la carga eléctrica y las señales viajarían más rápido y más lejos.

"Las ventajas de la luz podrían mejorar el rendimiento de las redes neuronales para el análisis de datos científicos, como las búsquedas de planetas similares a la Tierra y la ciencia de la información cuántica". y acelerar el desarrollo de sistemas de control altamente intuitivos para vehículos autónomos, ", Dijo el físico del NIST Jeff Chiles.

Una computadora convencional procesa la información a través de algoritmos, o reglas codificadas por humanos. Por el contrario, una red neuronal se basa en una red de conexiones entre elementos de procesamiento, o neuronas, que se puede entrenar para reconocer ciertos patrones de estímulos. Una computadora neural o neuromórfica constaría de una gran complejo sistema de redes neuronales.

Descrito en un nuevo artículo, el chip NIST supera un desafío importante para el uso de señales de luz al apilar verticalmente dos capas de guías de ondas fotónicas:estructuras que confinan la luz en líneas estrechas para enrutar señales ópticas, tanto como los cables enrutan las señales eléctricas. Este diseño tridimensional (3-D) permite esquemas de enrutamiento complejos, que son necesarios para imitar los sistemas neuronales. Es más, este diseño se puede ampliar fácilmente para incorporar capas de guía de ondas adicionales cuando sea necesario para redes más complejas.

Las guías de onda apiladas forman una cuadrícula tridimensional con 10 entradas o neuronas "aguas arriba", cada una de las cuales se conecta a 10 salidas o neuronas "aguas abajo", para un total de 100 receptores. Fabricado en una oblea de silicio, las guías de ondas están hechas de nitruro de silicio y cada una tiene 800 nanómetros (nm) de ancho y 400 nm de espesor. Los investigadores crearon software para generar automáticamente el enrutamiento de señales, con niveles ajustables de conectividad entre las neuronas.

La luz láser se dirigió al chip a través de una fibra óptica. El objetivo era enrutar cada entrada a cada grupo de salida, siguiendo un patrón de distribución seleccionado para la intensidad o potencia de la luz. Los niveles de potencia representan el patrón y el grado de conectividad en el circuito. Los autores demostraron dos esquemas para controlar la intensidad de salida:uniforme (cada salida recibe la misma potencia) y una distribución de "curva de campana" (en la que las neuronas medias reciben la mayor potencia, mientras que las neuronas periféricas reciben menos).

Para evaluar los resultados, los investigadores tomaron imágenes de las señales de salida. Todas las señales se enfocaron a través de una lente de microscopio en un sensor semiconductor y se procesaron en cuadros de imagen. Este método permite analizar muchos dispositivos al mismo tiempo con alta precisión. La salida fue muy uniforme, con bajas tasas de error, Confirmando una distribución de energía precisa.

"Realmente hemos hecho dos cosas aquí, ", Dijo Chiles." Hemos comenzado a utilizar la tercera dimensión para permitir una mayor conectividad óptica, y hemos desarrollado una nueva técnica de medición para caracterizar rápidamente muchos dispositivos en un sistema fotónico. Ambos avances son cruciales a medida que comenzamos a escalar a sistemas neuronales optoelectrónicos masivos ".