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Investigadores de China han construido un nuevo tipo de transistor “neuronal”, que se comporta como una neurona en un cerebro viviente. Estos dispositivos podrían formar los bloques correctos para crear un hardware neuromórfico (de forma neuronal, vamos), que podría ofrecer capacidades computacionales sin precedentes, como aprendizaje y adaptación.

Los investigadores S.G. Hu y coautores, de la Universidad de Ciencia Electrónica y Tecnología de China, y de la Universidad tecnológica de Nanyang en Singapur, han publicado un artículo del transistor neuronal, en un número reciente de la revista Nanotechnology.

Para que un transistor se comporte como una neurona biológica, debe ser capaz de implementar las funciones básicas de una neurona, en particular, la suma de los pesos y la función de umbral. Esto es de hecho el modelo de las redes neuronales que se simulan actualmente con software, pero que se refieren a la capacidad de las neuronas para recibir entradas con peso de otras muchas neuronas y entonces sumar los valores y compararlos contra una señal de umbral para determinar si se dispara un estímulo o no.

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El cerebro humano tiene decenas de miles de millones de neuronas, las cuales constantemente desarrollan estas tareas de sumatorias de pesos y funciones de umbral, muchas veces por segundo, las cuales controlan de forma asombrosa nuestros pensamientos y acciones

En este nuevo estudio, los investigadores construyeron un transistor neuronal que actúa como una sola neurona, capaz de hacer sumas de pesos y funciones de umbral. Esto es exactamente el hacer un hardware que haga lo que se hace en software para simular neuronas. Para ello, los investigadores no usaron transistores convencionales, sino que el transistor neuronal está hecho de dos capas de disulfido de molibdeno (MoS2), el cual es un a nueva clase de semiconductor llamado de transición metálica dichalcogenide.

transistor-neuronal

Para demostrar el comportamiento de este nuevo transistor, los investigadores mostraron que puede controlar una o dos compuertas simultáneamente. En el segundo caso, el transistor neuronal implementó al función de sumas. Para ilustrar lo que estaba pasando los investigadores mostraron el transistor neuronal ejecutando un conteo análogo al de mover fichas en un ábaco, así como otras funciones lógicas.

Una de las ventajas de estos nuevos transistores es la velocidad de operación. Aunque otros transistores neuronales ya se habían construido antes, estos operaban a frecuencias menores o iguales a 0.05 Hz, lo cual es muy por debajo de la frecuencia de operación de una neurona, el cual está medido como en 5Hz, es decir, una neurona ejecuta estas operaciones de suma y comparación con le valor umbral unas 5 millones de veces por segundo.

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Ahora el nuevo transistor puede trabajar en frecuencias que van de 0.01 a 15 Hz, lo cual significa que los investigadores ven con optimismo esta tecnología para crear redes neuronales por hardware que serían 3 veces más rápidas que el procesamiento del cerebro humano.

En el futuro cercano, los investigadores esperan poner más compuertas de control a esta nueva clase de transistores, creando un modelo realista de una neurona biológica con muchas entradas. Además, los investigadores esperan integrar estos transistores neuronales con los memristores, los cuales se consideran los dispositivos más idóneos para implementar la sinapsis, es decir la conexión entre neuronas, para así construir sistemas que trabajen finalmente de forma similar a como lo hacen los seres humanos.

Referencias: Phys.org 

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