Chips neuromórficos escalables: Hardware CMOS ultra-bajo consumo inspirado en el cerebro

Investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) fabricaron hardware neuromórfico altamente escalable inspirado en el cerebro mediante co-integración de neuronas y sinapsis de un solo transistor. Usando tecnología CMOS de silicio estándar, se espera que el hardware neuromórfico reduzca el coste del chip y simplifique los procedimientos de fabricación.

El hardware neuromórfico ha atraído mucha atención debido a sus funciones de inteligencia artificial, consumiendo energía ultra-baja al imitar el cerebro humano. Para hacer funcionar el hardware neuromórfico, se necesita una neurona que genere un pico al integrar una cierta señal, y una sinapsis que recuerde la conexión entre dos neuronas, al igual que el cerebro biológico. Sin embargo, dado que las neuronas y sinapsis construidas en circuitos digitales o analógicos ocupan un gran espacio, hay un límite en términos de eficiencia de hardware y costes. Dado que el cerebro humano consiste en aproximadamente 10¹¹ neuronas y 10¹⁴ sinapsis, es necesario mejorar el coste del hardware para aplicarlo a dispositivos móviles e IoT.

Para resolver el problema, el equipo de investigación imitó el comportamiento de neuronas y sinapsis biológicas con un solo transistor y las co-integró en una oblea de 8 pulgadas. Los transistores neuromórficos fabricados tienen la misma estructura que los transistores para memoria y lógica que se producen en masa actualmente. Además, los transistores neuromórficos demostraron por primera vez que pueden implementarse con una «estructura Janus» que funciona como neurona y sinapsis, al igual que las monedas tienen cara y cruz.

El Profesor Yang-Kyu Choi dijo que este trabajo puede reducir drásticamente el coste del hardware al reemplazar las neuronas y sinapsis basadas en circuitos digitales y analógicos complejos con un solo transistor. «Al co-integrar neuronas y sinapsis de un solo transistor en la misma oblea usando un proceso CMOS estándar, el coste del hardware neuromórfico ha mejorado, lo que acelerará la comercialización del hardware neuromórfico», dijo Joon-Kyu Han, el primer autor.