A medida que se ralentiza el progreso de la informática tradicional, nuevas formas de computación están llegando a la vanguardia. En Penn State, un equipo de ingenieros está intentando ser pionero en un tipo de computación que imita la eficiencia de las redes neuronales del cerebro mientras explota la naturaleza analógica del cerebro.

La informática moderna es digital compuesto por dos estados, encendido-apagado o uno y cero. Una computadora analógica como el cerebro, tiene muchos estados posibles. Es la diferencia entre encender o apagar un interruptor de luz y encender un atenuador para diferentes cantidades de iluminación.

La computación neuromórfica o inspirada en el cerebro se ha estudiado durante más de 40 años, según Saptarshi Das, el líder del equipo y profesor asistente de ciencias de la ingeniería y mecánica de Penn State. Lo nuevo es que a medida que se han alcanzado los límites de la informática digital, la necesidad de un procesamiento de imágenes de alta velocidad, por ejemplo, para coches autónomos, ha crecido. El auge del big data que requiere tipos de reconocimiento de patrones para los que la arquitectura del cerebro es particularmente adecuada, es otro impulsor en la búsqueda de la computación neuromórfica.

"Tenemos computadoras potentes, no hay duda de eso, el problema es que tienes que almacenar la memoria en un lugar y hacer la computación en otro lugar, "Dijo Das.

El traslado de estos datos de la memoria a la lógica y viceversa consume mucha energía y ralentiza la velocidad de la computación. Además, esta arquitectura de computadora requiere mucho espacio. Si la computación y el almacenamiento de memoria pudieran ubicarse en el mismo espacio, este cuello de botella podría eliminarse.

"Estamos creando redes neuronales artificiales, que buscan emular la eficiencia energética y de área del cerebro, "explicó Thomas Shranghamer, estudiante de doctorado en el grupo Das y primer autor de un artículo publicado recientemente en Comunicaciones de la naturaleza. "El cerebro es tan compacto que cabe sobre los hombros, mientras que una supercomputadora moderna ocupa un espacio del tamaño de dos o tres canchas de tenis ".

Como sinapsis que conectan las neuronas del cerebro que se pueden reconfigurar, Las redes neuronales artificiales que el equipo está construyendo se pueden reconfigurar aplicando un breve campo eléctrico a una hoja de grafeno. la capa de un átomo de espesor de átomos de carbono. En este trabajo muestran al menos 16 posibles estados de memoria, a diferencia de los dos en la mayoría de los memristores basados ​​en óxido, o resistencias de memoria.

"Lo que hemos demostrado es que podemos controlar una gran cantidad de estados de memoria con precisión utilizando simples transistores de efecto de campo de grafeno, "Dijo Das.

El equipo cree que es factible llevar esta tecnología a una escala comercial. Con muchas de las empresas de semiconductores más grandes que buscan activamente la computación neuromórfica, Das cree que encontrarán este trabajo de interés.

Además de Das y Shranghamer, el autor adicional en el artículo, titulado "Sinapsis memristivas de grafeno para computación neuromórfica de alta precisión, "es Aaryan Oberoi, estudiante de doctorado en ingeniería y mecánica.