Nuevo transistor inspirado en el cerebro humano

Inspirándose en el cerebro humano, unos investigadores han desarrollado un nuevo transistor sináptico capaz de emular algunos de los procesos que caracterizan a células o estructuras del cerebro humano. El dispositivo procesa y almacena información simultáneamente, igual que el cerebro humano. En los experimentos más recientes, los investigadores han demostrado que el transistor va más allá de las simples tareas de aprendizaje automático para categorizar datos: es capaz de realizar un aprendizaje asociativo.

Este asombroso transistor lo han diseñado científicos de la Universidad del Noroeste, el Boston College y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos todas estas instituciones.

Aunque en investigaciones anteriores se han puesto en práctica estrategias similares para desarrollar dispositivos informáticos similares al cerebro, esos transistores solo pueden funcionar a temperaturas de muchos grados centígrados bajo cero. El nuevo dispositivo, en cambio, opera sin problemas a temperatura ambiente. Además, funciona a gran velocidad, consume muy poca energía y conserva la información almacenada incluso cuando se le retira la alimentación eléctrica, todo lo cual lo hace ideal para numerosas aplicaciones prácticas.

El cerebro tiene una arquitectura muy distinta a la de un ordenador digital clásico. En un ordenador digital convencional, los datos van y vienen entre un microprocesador y la memoria, lo cual consume mucha energía y crea un cuello de botella cuando se intenta realizar varias tareas al mismo tiempo. En cambio, en el cerebro, la memoria y el procesamiento de la información están ubicados en el mismo lugar y totalmente integrados, lo que se traduce en una eficiencia energética órdenes de magnitud mejor. El nuevo transistor sináptico también consigue que la memoria y el procesamiento de la información funcionen simultáneamente para imitar más fielmente al cerebro.

Los recientes avances en inteligencia artificial han motivado a los investigadores a desarrollar ordenadores que funcionen de forma más parecida al cerebro humano. Los sistemas informáticos digitales convencionales tienen unidades de procesamiento y almacenamiento separadas, lo que hace que las tareas que requieren muchos datos consuman grandes cantidades de energía. Dado que los dispositivos inteligentes recopilan continuamente cantidades ingentes de datos, los investigadores se afanan por descubrir nuevas formas de procesarlos sin consumir cada vez más energía. Actualmente, el memorresistor es la tecnología más desarrollada que puede realizar funciones combinadas de procesamiento y memoria. Pero los memorresistores siguen adoleciendo de una conmutación costosa en energía.

Recreación artística del concepto de computación inspirada en el cerebro humano. (Ilustración: Xiaodong Yan / Northwestern University)

Durante décadas, el paradigma de la electrónica ha sido construirlo todo con transistores y utilizar la misma arquitectura de silicio. Los avances han sido considerables, ya que cada vez hay más transistores en los circuitos integrados. No se puede negar el éxito de esa estrategia, pero tiene el coste de un elevado consumo de energía, especialmente en la actual era del Big Data, en la que el volumen de datos a procesar ha crecido hasta cotas colosales.

Xiaodong Yan, Mark C. Hersam, ambos de la Universidad del Noroeste, y sus colegas tuvieron que buscar alternativas al hardware informático, especialmente para tareas de aprendizaje automático o inteligencia artificial en general.

Yan, Hersam y sus colegas exploraron nuevos avances en la física de los patrones moiré (o muaré), un tipo de diseño geométrico que surge cuando dos patrones se superponen en capas. Cuando se apilan materiales bidimensionales, surgen nuevas propiedades que no existen en una sola capa. Y cuando esas capas se retuercen para formar un patrón de moiré, se hace posible una sintonización sin precedentes de las propiedades electrónicas.

Para el nuevo dispositivo, los investigadores combinaron dos tipos distintos de materiales atómicamente finos: el grafeno bicapa y el nitruro de boro hexagonal. Al apilarlos y retorcerlos a propósito, los materiales formaron un patrón de moiré. Al girar una capa con respecto a la otra, los investigadores lograron propiedades electrónicas diferentes en cada capa de grafeno, aunque solo estuvieran separadas por distancias a escala atómica. Con la elección correcta de la rotación, los investigadores aprovecharon la física del moiré para conseguir una funcionalidad neuromórfica a temperatura ambiente.

En las pruebas realizadas, el dispositivo fue capaz de reconocer patrones que normalmente puede captar una mente humana pero que exigen mucho esfuerzo en sistemas artificiales o que incluso quedan fuera de su alcance.

Por ejemplo, los investigadores mostraron al dispositivo un patrón: 000 (tres ceros seguidos). A continuación, pidieron a la inteligencia artificial que identificara un patrón similar. De entre los números disponibles, un sistema más convencional habría escogido "101". Pero el nuevo dispositivo eligió "111". Fue capaz de reconocer que, pese a que matemáticamente 000 está más cerca de 101 que de 111, sí hay un rasgo común que comparten 000 y 111, el de que ambos son filas con un mismo dígito repetido. "Reconocer esa similitud es una forma superior de cognición conocida como aprendizaje asociativo", argumenta Hersam.

En los experimentos, el nuevo transistor sináptico reconoció con éxito patrones similares, mostrando su memoria asociativa. Incluso cuando los investigadores le dieron al dispositivo patrones deliberadamente incompletos, siguió demostrando con éxito el aprendizaje asociativo.

Yan, Hersam y sus colegas exponen los detalles técnicos de su nuevo dispositivo y de los primeros experimentos con él, en la revista académica Nature, bajo el título “Moiré synaptic transistor with room-temperature neuromorphic functionality”. (Fuente: NCYT de Amazings)