Un equipo de investigadores de la Universidad de Oxford, IBM Research Europe y la Universidad de Texas han anunciado un logro revolucionario. Han desarrollado con éxito neuronas artificiales atómicamente delgadas apilando materiales 2D.
Los investigadores mejoraron la funcionalidad de los memristores electrónicos para responder a señales tanto ópticas como eléctricas.
Esta innovación permitió la creación de rutas de retroalimentación y avance separadas dentro de la red, lo que resultó en el desarrollo de redes neuronales en las que el ganador se lo lleva todo.
Redes neuronales en las que el ganador se lo lleva todo
Las redes neuronales en las que el ganador se lo lleva todo son un tipo de programa de aprendizaje computacional que tiene el potencial de resolver problemas complejos en el aprendizaje automático.
Funcionan seleccionando la señal de salida más grande de un grupo de neuronas y suprimiendo la salida de todas las demás neuronas del grupo, lo que da como resultado que solo se active una neurona a la vez.
Esto permite a la red dar una respuesta única y decisiva a una entrada determinada y, a menudo, se utiliza para tareas como clasificación y agrupación.
Las redes neuronales que desarrollaron los investigadores podrían abordar problemas complejos en el aprendizaje automático, incluido el aprendizaje no supervisado en agrupación y optimización combinatoria.
Los materiales 2D están compuestos por unas pocas capas de átomos, lo que les proporciona propiedades únicas que pueden ajustarse en función de las capas del material. Para crear el dispositivo, los investigadores utilizaron una pila de tres materiales 2D: grafeno, disulfuro de molibdeno y disulfuro de tungsteno.
Este dispositivo en particular tiene la capacidad de modificar su conductancia en respuesta a la intensidad y duración de las señales luminosas o eléctricas que recibe.
A diferencia de los dispositivos de almacenamiento digital, estos dispositivos son de naturaleza analógica y funcionan de manera similar a las neuronas y sinapsis del cerebro humano.
Los dispositivos analógicos pueden producir cambios graduales en la carga electrónica almacenada en respuesta a una secuencia de señales eléctricas u ópticas enviadas al dispositivo.
Esta característica permite la creación de modos de umbral para cálculos neuronales, similar a cómo el cerebro humano procesa una combinación de señales excitadoras e inhibidoras.
Desarrollo muy emocionante
“Este es un desarrollo muy interesante. Nuestro estudio ha introducido un concepto novedoso que supera la operación fija de avance típicamente utilizada en las redes neuronales artificiales actuales”, dijo en IBM Research Europe Suiza el autor principal, el Dr. Ghazi Sarwat Syed, miembro del personal de investigación de IBM Research Europe Suiza. a declaración.
La nueva técnica del equipo explora el poder de los materiales 2D para nuevos paradigmas informáticos, según el coautor principal, el profesor Harish Bhaskaran.
El uso de estructuras 2D en informática se ha debatido durante años, pero este nuevo desarrollo permite el inicio de nuevos enfoques de procesamiento de información utilizando métodos de fabricación industrialmente escalables.
Según el equipo, este desarrollo podría ser crucial ya que la potencia computacional requerida para las aplicaciones de IA ha superado el desarrollo de nuevo hardware basado en procesadores tradicionales.
Los hallazgos del estudio fueron publicado en Nanotecnología de la Naturaleza.
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