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Samsung Electronics presenta visión para ‘copiar y pegar’ el cerebro en chips neuromórficos

Elenne Castro.
Septiembre 29, 2021

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Samsung Electronics, líder mundial en tecnología de semiconductores avanzada, compartió una nueva perspectiva que lleva al mundo un paso más hacia la realización de chips neuromórficos que pueden imitar mejor el cerebro.

Concebido por los principales ingenieros y académicos de Samsung y la Universidad de Harvard, el conocimiento fue publicado como 'Electrónica neuromórfica basada en copiar y pegar el cerebro', por Nature Electronics

Donhee Ham, miembro del Instituto de Tecnología Avanzada de Samsung (SAIT), profesor Hongkun Park de la Universidad de Harvard, Sungwoo Hwang, presidente y director ejecutivo de Samsung SDS y Kinam Kim, vicepresidente y director ejecutivo de Samsung Electronics son los coautores correspondientes.

La esencia de la visión presentada por los autores se resume con dos palabras: "copiar" y "pegar"; y sugiere una forma de copiar el mapa de conexión neuronal del cerebro utilizando una innovadora matriz de nanoelectrodos, y pegar este mapa en una red tridimensional de alta densidad de memorias de estado sólido, la tecnología para que Samsung ha sido líder mundial.

A través de este enfoque, los autores prevén crear un chip de memoria que se aproxime a los rasgos informáticos únicos del cerebro (baja potencia, aprendizaje fácil, adaptación al entorno e incluso autonomía y cognición) que han estado más allá del alcance de la tecnología actual. .

El cerebro está formado por una gran cantidad de neuronas y su mapa de cableado es responsable de las funciones del cerebro. Por lo tanto, el conocimiento del mapa es la clave para realizar ingeniería inversa del cerebro.

Si bien el objetivo original de la ingeniería neuromórfica, lanzada en la década de 1980, era imitar tal estructura y función de las redes neuronales en un chip de silicio, resultó difícil porque, incluso hasta ahora, se sabe poco de cómo se conectan las grandes cantidades de neuronas juntas para crear las funciones superiores del cerebro. Por lo tanto, el objetivo se ha simplificado: diseñar un chip "inspirado" por el cerebro en lugar de imitarlo rigurosamente.

Este artículo sugiere una forma de volver al objetivo neuromórfico original de la ingeniería inversa del cerebro. La matriz de nanoelectrodos puede ingresar de manera efectiva a una gran cantidad de neuronas para que pueda registrar sus señales eléctricas con alta sensibilidad.

Estas grabaciones intracelulares paralelas informan el mapa de cableado neuronal, indicando dónde se conectan las neuronas entre sí y qué tan fuertes son estas conexiones. Por lo tanto, a partir de estas grabaciones, el mapa de cableado neuronal se puede extraer o "copiar".

El mapa neuronal copiado se puede 'pegar' en una red de memorias no volátiles, como las memorias flash comerciales que se utilizan en nuestra vida cotidiana en unidades de estado sólido (SSD), o memorias 'nuevas' como el acceso aleatorio resistivo memorias (RRAM): programando cada memoria para que su conductancia represente la fuerza de cada conexión neuronal en el mapa copiado.

El artículo da un paso más y sugiere una estrategia para pegar rápidamente el mapa de cableado neuronal en una red de memoria. Una red de memorias no volátiles especialmente diseñadas puede aprender y expresar el mapa de conexión neuronal, cuando es impulsado directamente por las señales registradas intracelularmente.

Dado que el cerebro humano tiene aproximadamente 100,000 millones de neuronas y 1,000 veces más conexiones sinápticas, el chip neuromórfico definitivo requerirá 100 billones de memorias. La integración de una cantidad tan grande de memorias en un solo chip sería posible gracias a la integración 3D de memorias, la tecnología liderada por Samsung que abrió una nueva era para la industria de la memoria.

Aprovechando su experiencia líder en la fabricación de chips, Samsung planea continuar su investigación en ingeniería neuromórfica, con el fin de extender su liderazgo en el campo de los semiconductores de inteligencia artificial de próxima generación.


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