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Diseñan una sinapsis superconductora que podría ser la pieza que falta para los "cerebros artificiales"



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Noticia | 29/01/2018

MADRID (EUROPA PRESS)
Investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés), de Estados Unidos, han construido un interruptor superconductor que "aprende" como un sistema biológico y podría conectar procesadores y almacenar recuerdos en ordenadores futuros que funcionan como el cerebro humano.


El interruptor de NIST, descrito en 'Science Advances', se llama sinapsis, como su contraparte biológica, y proporciona una pieza faltante para las llamadas computadoras neuromórficas. Concebido como un nuevo tipo de inteligencia artificial, estos ordenadores podrían impulsar la percepción y la toma de decisiones para aplicaciones como coches autodirigidos y diagnóstico de cáncer.


Una sinapsis es una conexión o un cambio entre dos células cerebrales. La sinapsis artificial del NIST (un cilindro metálico en cuclillas de diez micrómetros de diámetro) es como la realidad, ya que puede procesar los picos eléctricos entrantes para personalizar las señales pico salientes. Este procesamiento se basa en un diseño interno flexible que puede ajustarse por la experiencia o su entorno.


Mientras más disparos hay entre células o procesadores, más fuerte es la conexión. Tanto la sinapsis real como la artificial pueden mantener circuitos viejos y crear otros nuevos. Incluso mejor que la realidad, la sinapsis de NIST puede disparar mucho más rápido que el cerebro humano --mil millones de veces por segundo, en comparación con 50 veces por segundo de una célula cerebral-- usando solo un soplo de energía, alrededor de una diezmilésima, tanto como una sinapsis humana.


En términos técnicos, la energía de adición es menor a 1 attojulio, más baja que la energía de fondo a temperatura ambiente y a la par con la energía química que une dos átomos en una molécula. "La sinapsis NIST tiene menores necesidades de energía que la sinapsis humana, y no conocemos ninguna otra sinapsis artificial que consuma menos energía", señala el físico del NIST Mike Schneider.


La nueva sinapsis se usaría en computadoras neuromórficas hechas de componentes superconductores, que pueden transmitir electricidad sin resistencia, y, por lo tanto, serían más eficientes que otros diseños basados ??en semiconductores o software. Los datos se transmitirían, procesarían y almacenarían en unidades de flujo magnético. Se han desarrollado dispositivos superconductores que imitan las células cerebrales y las líneas de transmisión, pero hasta ahora, han faltado las sinapsis eficientes, una pieza crucial.


El cerebro es especialmente poderoso para tareas como el reconocimiento del contexto, ya que procesa datos en secuencia y simultáneamente y almacena recuerdos en sinapsis en todo el sistema. Una computadora convencional procesa los datos solo en secuencia y almacena el recuerdo en una unidad separada.


NIOBIO, MANGANESO Y SILICIO, UN SÁNDWICH DE MATERIALES
La sinapsis NIST es una unión Josephson, utilizada durante mucho tiempo en los estándares de tensión NIST. Estas uniones son un sándwich de materiales superconductores con un aislante como relleno. Cuando una corriente eléctrica a través de la unión excede un nivel llamado corriente crítica, se producen picos de tensión. La sinapsis usa electrodos estándar de niobio, pero tiene un relleno único hecho a nanoescala de grupos manganeso en una matriz de silicio.


Los nanogrupos, unos 20.000 micrómetros cuadrados, actúan como diminutos imanes de barras con "giros" que se pueden orientar aleatoriamente o de forma coordinada. "Estas son uniones Josephson personalizadas --explica Schneider--. Podemos controlar la cantidad de nanogrupos apuntando en la misma dirección, lo que afecta a las propiedades superconductoras de la unión".


La sinapsis descansa en un estado superconductor, excepto cuando se activa por la corriente entrante y comienza a producir picos de voltaje. Los investigadores aplican pulsos de corriente en un campo magnético para aumentar el orden magnético, es decir, el número de nanogrupos apuntando en la misma dirección. Este efecto magnético reduce progresivamente el nivel crítico de corriente, facilitando la creación de un conductor normal y la producción de picos de tensión.


La corriente crítica es la más baja cuando todos los nanogrupos están alineados. El proceso también es reversible: los pulsos se aplican sin un campo magnético para reducir el orden magnético y elevar la corriente crítica. Este diseño, en el que diferentes entradas alteran la alineación de giro y las señales de salida resultantes, es similar a cómo funciona el cerebro.


El comportamiento de la sinapsis también se puede ajustar cambiando la forma en que se fabrica el dispositivo y su temperatura de funcionamiento. Al hacer que los nanogrupos sean más pequeños, los investigadores pueden reducir la energía de pulso necesaria para subir o bajar el orden magnético del dispositivo. Elevar la temperatura de funcionamiento ligeramente de menos 271,15 grados C (menos 456,07 grados F) a menos 269,15 grados C (menos 452,47 grados F), por ejemplo, da como resultado picos de voltaje cada vez mayores.


Fundamentalmente, las sinapsis se pueden apilar en tres dimensiones (3-D) para hacer sistemas grandes que podrían usarse para computación. Los investigadores del NIST crearon un modelo de circuito para simular cómo funcionaría dicho sistema. La combinación de NIS de sinapsis de tamaño pequeño, señales de expansión súper rápidas, bajas necesidades de energía y capacidad de apilamiento en 3-D podría proporcionar los medios para un sistema neuromórfico mucho más complejo de lo que se ha demostrado con otras tecnologías, según el artículo.


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