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Primero de su tipo, este dispositivo inspirado en el cerebro apunta a una computación paralela altamente eficiente y veloz

No hace falta ser Sherlock Holmes para darse cuenta de que aún las mejores supercomputadoras del mundo son máquinas asombrosamente ineficientes y de alto consumo energético.

Nuestro cerebro tiene más de 86.000 millones de neuronas, conectadas por sinapsis que no sólo completan miríadas de circuitos lógicos, sino que se adaptan continuamente a los estímulos, fortaleciendo algunas conexiones o debilitando otras. A esto le llamamos proceso de aprendizaje, y permite el tipo de procesos computacionales rápidos y altamente eficientes que hacen pasar vergüenza a Siri y Blue Gene.


Varios prototipos del transistor sináptico son visibles en este chip de silicio. (Foto por Eliza Grinnell, MARES Communications)

Científicos de materiales en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Harvard (SEAS) han creado un nuevo tipo de transistor que imita el comportamiento de una sinapsis. El nuevo dispositivo modula simultáneamente el flujo de información en un circuito y se adapta físicamente a las cambiantes señales.

Explotando las propiedades inusuales en modernos materiales, el transistor sináptico podría marcar el comienzo de un nuevo tipo de inteligencia artificial: una no basada en algoritmos inteligentes sino en la propia arquitectura de la computadora. Estos avances aparecen en Nature Communications.

“En estos días, hay un interés extraordinario en construir electrónica de bajo consumo”, dice el investigador principal Shriram Ramanathan, profesor asociado de ciencias de los materiales en SEAS Harvard. “Históricamente, las personas se han concentrado en la velocidad, pero la velocidad trae aparejada disipación de energía. Con una electrónica cada vez más poderosa y omnipresente, podría tener un gran impacto reducir la cantidad de energía que consumen”.

La mente humana, con toda su fenomenal potencia de cálculo, funciona con aproximadamente 20 vatios de energía (menos de una bombilla en su hogar), por lo que ofrece un modelo natural para los ingenieros.

“El transistor que hemos demostrado es, en realidad, un análogo de las sinapsis en el cerebro”, dice el co-autor principal Jian Shi, un becario postdoctoral en SEAS. “Cada vez que una neurona inicia una acción y otra neurona reacciona, las sinapsis entre ellas aumenta la fuerza de su conexión. Cuanto más rápido envía pulsos la neurona, más fuerte será la conexión sináptica. En esencia, se memoriza la acción entre las neuronas”.

En principio, un sistema que integra millones de diminutos transistores y terminales sinápticas neuronales podría llevar la computación paralela a una nueva era de alto rendimiento ultra-eficiente.

Mientras que en una sinapsis biológica los iones de calcio y los receptores producen el cambio, la versión artificial logra la misma plasticidad con iones de oxígeno. Cuando se aplica un voltaje, estos iones se deslizan dentro y fuera de la red cristalina de una película muy delgada (80 nanómetros) de niquelato de samario, que actúa como el canal sináptico entre dos terminales de platino “dendrita” y “axón”. La concentración variable de iones en el niquelato aumenta o disminuye su conductancia —o sea, su capacidad para transportar información en una corriente eléctrica— y, al igual que en una sinapsis natural, la intensidad de la conexión depende del tiempo de retardo en la señal eléctrica.

Estructuralmente, el dispositivo consiste en el niquelato semiconductor emparedado entre dos electrodos de platino y adyacentes a una pequeña cantidad de líquido iónico. Un circuito externo multiplexador convierte el tiempo de retardo en una magnitud de tensión que es aplicada al líquido iónico, creando un campo eléctrico que ya sea impulsa los iones en el niquelato, o los elimina. El dispositivo entero, de sólo unos cientos de micrones de largo, está integrado en un chip de silicio.

El transistor sináptico ofrece varias ventajas inmediatas sobre los transistores de silicio tradicionales. Para empezar, no se limita al sistema binario de unos y ceros.

“Este sistema cambia su conductancia de una manera analógica, continua, mientras cambia la composición del material”, explica Shi. “Sería bastante difícil usar CMOS, la tecnología tradicional de circuitos, para imitar una sinapsis, porque las sinapsis biológicas reales tienen una cantidad prácticamente ilimitada de posibles estados, no sólo ‘sí’ o ‘no'”.

El transistor sináptico ofrece otra ventaja: memoria no volátil, lo que significa que incluso cuando se interrumpe la alimentación, el dispositivo recuerda su estado.

Además, el nuevo transistor es inherentemente eficiente en energía. El niquelato pertenece a una clase inusual de materiales, llamados sistemas correlacionados de electrones, que pueden sufrir una transición aislante-conductor. A una cierta temperatura —o, en este caso, cuando se expone a un campo externo— la conductancia del material cambia de repente.

“Aprovechamos la extrema sensibilidad de este material”, dice Ramanathan. “Una muy pequeña excitación le permite obtener una señal grande, por lo que la energía de entrada necesaria para impulsar este cambio es potencialmente muy pequeña. Eso podría traducirse en un gran impulso en la eficiencia energética”.

El sistema en base al niquelato también está bien posicionado para una perfecta integración en los sistemas existentes, basados en silicio.

“En este artículo demostramos la operación a alta temperatura, pero la belleza en este tipo de dispositivo es que el comportamiento “de aprendizaje” es más o menos insensible a la temperatura, y eso es una gran ventaja”, dijo Ramanathan. “Podemos operar esto en cualquier lugar entre la temperatura ambiente hasta por lo menos 160 grados Celsius.”

Por ahora, las limitaciones relativas a los desafíos de sintetizar un sistema relativamente inexplorado de material, y el tamaño del dispositivo, que afecta a su velocidad.

“En nuestro dispositivo de prueba de diseño, la constante de tiempo es establecida, en realidad, por nuestra geometría experimental”, dijo Ramanathan. “En otras palabras, para hacer un dispositivo súper rápido, lo único que tendría que hacer es limitar el líquido y colocar el electrodo de puerta más cerca de él.”

De hecho, Ramanathan y su equipo ya están planeando investigar, con expertos de microfluidos en SEAS, las posibilidades y los límites de este “transistor fluido definitivo.”

También cuenta con una subvención de la Academia Nacional de Ciencias para explorar la integración de transistores en circuitos sinápticos bioinspirados, con L. Mahadevan , profesor de Matemática Aplicada, profesor de biología organicista y evolucionista y profesor de la física.

“En SEAS, el armado es muy emocionante, somos capaces de colaborar fácilmente con personas de intereses muy diversos”, dice Ramanathan.

Para los científicos de materiales, la curiosidad deriva, como mucho, de la exploración de las capacidades de los óxidos correlacionados (como el niquelato utilizado en este estudio) como de sus aplicaciones posibles.

“Hay que crear nuevos instrumentos para poder sintetizar estos nuevos materiales, pero una vez que se puede hacer eso, en verdad tienes un sistema de material completamente nuevo cuyas propiedades son prácticamente inexploradas”, dice Ramanathan. “Es muy excitante tener esos materiales con los que trabajar, ya que se sabe muy poco sobre ellos y se tiene la oportunidad de construir conocimiento a partir de cero.”

“Este tipo de demostración de prueba de diseño lleva este trabajo al mundo de lo ‘aplicado'”, añade, “donde realmente se pueden traducir estas propiedades electrónicas en dispositivos de avanzada.”

Fuente: SEAS Harvard. Aportado por Eduardo J. Carletti

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