Los investigadores descubren un diseño material único para cálculos similares a los del cerebro

huecos expandibles de van der Waals de HfS2 en capas
Los investigadores analizan la intercalación dinámica de una amplia variedad de organometálicos en huecos expandibles de van der Waals de HfS2 en capas, lo que proporciona una oportunidad única para reconfigurar las propiedades eléctricas y térmicas de estos materiales. (Cortesía de la Dra. Sina Najmaei / Prof. Chinedu Ekuma)

En los últimos decenios, las computadoras han experimentado un progreso espectacular en cuanto a la potencia de procesamiento; sin embargo, incluso las computadoras más avanzadas son relativamente rudimentarias en comparación con las complejidades y capacidades del cerebro humano.

Los investigadores del U.S. Army Combat Capabilities Development Command’s Army Research Laboratory dicen que esto puede cambiar mientras se esfuerzan por diseñar computadoras inspiradas en la estructura neural del cerebro humano.

En el marco de una colaboración con la Universidad de Lehigh, los investigadores del Ejército han identificado una estrategia de diseño para el desarrollo de materiales neuromórficos.

«Los materiales neuromórficos es un nombre que se da a las categorías de materiales o a la combinación de materiales que proporcionan capacidades tanto de computación como de memoria en los dispositivos», dijo la Dra. Sina Najmaei, científica investigadora e ingeniera eléctrica del laboratorio.

Najmaei y sus colegas publicaron un artículo, Dynamically reconfigurable electronic and phononic properties in intercalated Hafnium Disulfide (HfS2), en el número de mayo de 2020 de Materials Today

El concepto de computación neuromórfica es una solución en memoria que promete reducciones de orden de magnitud en el consumo de energía con respecto a los transistores convencionales, y es adecuada para la clasificación y el procesamiento de datos complejos. La limitada eficiencia energética de los transistores convencionales es una deficiencia tecnológica fundamental que impide el futuro progreso de la informática.

Las investigaciones sobre materiales neuromórficos realizadas en los últimos 10 años se han centrado en la comprensión de las propiedades únicas de los materiales 2-D y sus estructuras multicapas van der Waals.

«Los hallazgos muestran una gran promesa para estos materiales en aplicaciones electrónicas, pero también muestran que las interfaces únicas en estos materiales proporcionan una oportunidad sin precedentes para el diseño de las propiedades de los materiales», dijo Najmaei.

Durante los últimos cuatro años, el equipo llevó a cabo un esfuerzo centrado en el diseño de propiedades materiales para aplicaciones electrónicas de alto rendimiento.

«Nuestra investigación condujo a nuestro artículo en Materials Today, que expone este esfuerzo de diseño de propiedades reconfigurables en estos materiales basado en los sistemas híbridos van der Waal/organometálicos y en el diseño de materiales neuromórficos», dijo Najmaei.

La computación neuromórfica procesa la información utilizando nuevos modelos de computación similares a los procesos cognitivos del cerebro.

«Para poder procesar y hacer inferencias racionales a partir de la entrada, se necesita información y un nuevo paradigma de computación», dijo Najmaei. «El hardware neuromórfico con capacidades de computación en memoria promete salvar esta brecha tecnológica cada vez mayor».

Esta investigación es un paso importante hacia el desarrollo de la computación en memoria en dispositivos híbridos con propiedades funcionales únicas para la integración en dispositivos sensoriales cognitivos y supera importantes desafíos técnicos que impiden un enfoque de abajo hacia arriba para la racionalización del hardware de computación inspirado en el cerebro, dijo.

Si los investigadores pueden desarrollar en última instancia una computadora que se comporte como el cerebro, sería extremadamente útil para el combatiente, dijo Najmaei.

La computación neuromórfica, como un sistema neural, ofrecería una capacidad de computación completa con ventajas, como la robustez ante los daños, la capacidad de aprendizaje, la adaptabilidad al cambio y otras. Tendría el potencial de reducir la cantidad de energía operacional en una magnitud de 1.000 a 1 millón de veces en comparación con los paradigmas de computación actuales.

Este nivel de procesamiento sería muy deseable para el reconocimiento de imágenes en sistemas autónomos, y para la inteligencia artificial en general. Dada la importancia de la IA y los sistemas autónomos en la guerra moderna, la computación neuromórfica bien podría ser una piedra angular para una amplia gama de futuras capacidades de combate de salto, dijo Najmaei.

Fte. army.mil

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