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Preparan nuevos memristores neuromórficos para automatización

Científicos afirman haber creado memristores capaces de realizar tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y patrones, y tomar decisiones de forma autónoma.

(ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas)

El mundo interconectado que hoy vivimos y en el que muy probablemente viviremos en los próximos años, se debe en gran medida a la evolución tecnológica que han experimentado los sensores, no obstante, científicos ya valoran la posibilidad de implementar memristores (memorias-capacitores) para acelerar el despliegue del Internet de las Cosas (IoT).


Esta apuesta la lideran ingenieros de la Universidad Aalto, con sede en Finlandia, quienes decidieron comenzar este 2018 difundiendo los resultados de su trabajo con memristores que tiene como objetivo “hacer posible el Internet de las Cosas”.

En su portal de Internet, los académicos finlandeses afirman que estos circuitos pasivos han mostrado facilidad para ser impresos en películas orgánicas que pueden resguardar información por más de 10 años sin necesidad de recibir energía, mientras que su estructura requiere muy bajos voltajes para operar.

Si bien es cierto, el IoT ya es una tecnología cuyo concepto comienza a ser familiar entre la gente, aún no está del todo diseminada principalmente en el mercado doméstico, principal nicho que desean despertar los grandes fabricantes de soluciones electrónicas, y una de los principales causas de este lento crecimiento –según infiere el reporte de la Universidad Aalto- es la carencia de componentes y chips que puedan gestionar grandes cantidades de datos y consumir la menos energía posible.

Se prevé que para el año 2020 existirán aproximadamente 50 mil millones de sensores industriales que se conectarán a Internet en diversos sistemas industriales y de electrónica de consumo, incluyendo relojes inteligentes, robots de limpieza, y vehículos autónomos, y cada uno de estos requerirá grandes anchos de banda para transmitir decenas o cientos de megas de información diariamente y en tiempo real.

Los científicos finlandeses afirman que los memristores podrán jugar un papel decisivo en la propagación de la industria IoT.

De acuerdo a los científicos finlandeses, antes de ver una industria IoT completamente madura y expandida en la mayoría de las áreas comerciales, primeramente deben resolverse diversos obstáculos que impiden su diseminación.

Primeramente, los transistores de los chips modernos deben ser aún más miniaturizados a solo unos cuántos nanómetros, sin embargo, al llegar a estas arquitecturas corren el riesgo de que experimenten problemas para trabajar. El segundo punto tiene que ver con el almacenamiento masivo de cantidades colosales de información, lo cual requerirá sorprendentes volúmenes de energía.

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La propuesta de los académicos de Aalto, presumiblemente ofrece una solución práctica a estos dos principales inconvenientes, pero está basada en el uso de memristores y una estructura neuromórfica para el procesamiento de datos.

Sayani Majumdar, profesora y investigadora encargada de esta línea de trabajo en la Universidad Aalto, explica que con ayuda de sus colegas lograron fabricar bloques lógicos que funcionan similarmente a las neuronas del cerebro humano, un segmento de la industria electrónica que es ampliamente investigado a nivel mundial, pero que registra lentitud en sus avances. De acuerdo al informe, las compañías que fabrican circuitos integrados poco han conseguido en materializar una nano-arquitectura de hardware con funciones neuromórficas que pueda ser manufacturada masivamente, aunque aclararon que no están lejos de conseguirlo.

“La tecnología y el diseño de la computación neuromórfica está avanzando más rápidamente que su rival de revolución, la computación cuántica. Ya existe una gran especulación entre la academia y las compañías de investigación y desarrollo sobre cómo transferir esas capacidades computacionales en el hardware de los smartphones, tabletas y laptops. La clave es lograr una eficiencia de energía extrema como la de un cerebro biológico y replicar artificialmente la manera en que las redes neuronales procesan la información a través de impulsos eléctricos”, explicó Sayani Majumdar.

Eh aquí la propuesta

Después de explicar los principales retos que enfrenta la industria IoT para que madure cabalmente, Majumdar y sus colaboradores detallaron mediante un artículo científico publicado en revistas oficiales como Advanced Functional Materials, en qué consiste físicamente su propuesta.

Describen la estructura interna de estos circuitos como un arreglo de junturas ferroeléctricas integradas en una delgada película de apenas unos cuántos nanómetros apilados entre dos electrodos. El diseño analógico del circuito permite que el consumo de energía el mínimo y que requiera muy bajas cantidades de voltaje para realizar tareas de computación neuromórfica establemente.

“Nuestras junturas están hechas de materiales orgánicos hidro-carbonizados, lo que reduce la cantidad de metales pesados tóxicos encontrados en la electrónica. También, hemos hecho miles de junturas al día en un cuarto a temperatura ambiente sin que sufran afectaciones por el agua y el oxígeno del aire”, argumentó Majumdar.

El documento destaca que la clave que permite a esta película ferroeléctrica ser idónea para las computadoras neuromórficas es su habilidad de cambiar entre estados binarios de 0 y 1, pero también una gran cantidad de estados intermedios. Esta dinámica le permite memorizar información no muy diferente a como lo hace el cerebro, guardar datos por un gran lapso de tiempo con mínimas cantidades de energía y no perderlos incluso cuando no le es suministrada.

Específicamente estas condiciones operativas son inherentes a los memristores. Estos dispositivos son ideales para la computación neuromórfica, y sus resultados a nivel comercial pueden ser similares a las que han conseguido tecnologías de la NASA, como la hallada en la sonda de exploración Mars 2020 Rover, que con un solo panel solar puede procesar grandes volúmenes de datos gracias a un algoritmo de cómputo y hardware que funcionan como un cerbero artificial.

“Lo que estamos buscando hacer ahora es integrar millones de nuestros memristores de unión túnel en una red con área de un centímetro cuadrado. Esperamos encapsular tantas en un espacio tan pequeño, porque ahora hemos logrado una diferencia récord en la corriente entre los estados de encendido y apagado de las uniones o junturas, y eso proporciona estabilidad oprativa. Los memristores podrían realizar tareas complejas como reconocimiento de imágenes y patrones y tomar decisiones de forma autónoma “, agregó Majumdar.

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