Los investigadores del CNRS, Thales y las Universidades de Burdeos, Paris-Sud y Evry han creado una sinapsis artificial capaz de aprender de forma autónoma. También pudieron modelar el dispositivo, que es esencial para desarrollar circuitos más complejos.la investigación fue publicada en Comunicaciones de la naturaleza el 3 de abril de 2017.
Uno de los objetivos de la biomimética es inspirarse en el funcionamiento del cerebro para diseñar máquinas cada vez más inteligentes. Este principio ya está funcionando en la tecnología de la información, en forma de algoritmos utilizados para completar ciertas tareas, comoreconocimiento de imagen; esto, por ejemplo, es lo que Facebook usa para identificar fotos. Sin embargo, el procedimiento consume mucha energía. Vincent Garcia Unité mixte de physique CNRS / Thales y sus colegas acaban de dar un paso adelante en esta áreacreando directamente en un chip una sinapsis artificial que es capaz de aprender. También han desarrollado un modelo físico que explica esta capacidad de aprendizaje. Este descubrimiento abre el camino para crear una red de sinapsis y, por lo tanto, sistemas inteligentes que requieren menos tiempo y energía.
El proceso de aprendizaje de nuestro cerebro está vinculado a nuestras sinapsis, que sirven como conexiones entre nuestras neuronas. Cuanto más se estimula la sinapsis, más se refuerza la conexión y mejora el aprendizaje. Los investigadores se inspiraron en este mecanismo para diseñar una sinapsis artificial, llamadaun memristor. Este nanocomponente electrónico consiste en una delgada capa ferroeléctrica intercalada entre dos electrodos, y cuya resistencia se puede ajustar usando pulsos de voltaje similares a los de las neuronas. Si la resistencia es baja, la conexión sináptica será fuerte, y si la resistencia es altala conexión será débil. Esta capacidad de adaptar su resistencia permite que la sinapsis aprenda.
Aunque la investigación centrada en estas sinapsis artificiales es fundamental para las preocupaciones de muchos laboratorios, el funcionamiento de estos dispositivos sigue siendo en gran parte desconocido. Los investigadores han logrado, por primera vez, desarrollar un modelo físico capaz de predecir cómo funcionan.la comprensión del proceso permitirá crear sistemas más complejos, como una serie de neuronas artificiales interconectadas por estos memristors.
Como parte del proyecto europeo ULPEC H2020, este descubrimiento se utilizará para el reconocimiento de forma en tiempo real utilizando una cámara innovadora: los píxeles permanecen inactivos, excepto cuando ven un cambio en el ángulo de visión. El procedimiento de procesamiento de datos requerirámenos energía, y tomará menos tiempo detectar los objetos seleccionados. La investigación involucró equipos de la unidad conjunta de investigación de física CNRS / Thales, el Laboratoire de l'intégration du matériau au système CNRS / Université de Bordeaux / Bordeaux INP, elUniversidad de Arkansas EE. UU., El Centro de nanociencias y nanotecnologías CNRS / Université Paris-Sud, la Université d'Evry y Thales.
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Materiales proporcionado por CNRS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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