Un motor neuromórfico impulsa un robot rodante y reduce el uso de energía en un 99,75 %

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Un robot rodante sigue a Xiaoqiu An, un estudiante de doctorado en ingeniería mecánica, guiado por un objetivo:un trozo de cartón rojo sobre un palo de acero. (Imagen:Mingze Chen, Laboratorio de Nanoingeniería y Nanodispositivos, Universidad de Michigan)

La computación analógica está regresando con hardware que procesa y almacena información en la misma ubicación, de manera similar a las neuronas biológicas. Una computadora más pequeña, liviana y con mayor eficiencia energética, demostrada en la Universidad de Michigan, podría ayudar a ahorrar peso y energía para drones y rovers autónomos, con implicaciones para los vehículos autónomos en general.

El controlador autónomo tiene uno de los requisitos de energía más bajos reportados, según el estudio publicado en Science Advances. . Funciona con apenas 12,5 microvatios, lo que equivale a un marcapasos. En sus pruebas, un robot rodante que utilizaba el controlador pudo perseguir un objetivo que zigzagueaba por un pasillo con la misma velocidad y precisión que con un controlador digital convencional. En una segunda prueba, con un brazo de palanca que se reposicionaba automáticamente, el nuevo controlador funcionó igual de bien.

"Este trabajo presenta un dispositivo nanoelectrónico innovador diseñado para plataformas de hardware que pueden computar de manera eficiente con arquitecturas de redes neuronales", dijo Xiaogan Liang, profesor de ingeniería mecánica de la UM y autor correspondiente del estudio.

La alta eficiencia y la miniaturización son especialmente importantes para aplicaciones como drones y vehículos espaciales, en las que tanto el peso como la energía son muy importantes. Sin embargo, los vehículos autónomos convencionales también podrían beneficiarse de esta tecnología. Según investigaciones anteriores, mil millones de horas de conducción de vehículos autónomos al año podrían consumir más energía que los centros de datos actuales combinados en todo el mundo.

La computación analógica, casi abandonada por el menor consumo de energía y la mayor precisión de la digital, puede parecer un héroe improbable, pero un elemento de circuito relativamente nuevo está cambiando el juego. El memristor, propuesto en 1971 y demostrado por primera vez en 2008, almacena información en su resistencia eléctrica. Cuando se expone a un voltaje, reduce la cantidad de resistencia que impondrá a la siguiente señal. Algunos memristores pueden olvidar señales anteriores con el tiempo y volver a su resistencia original, un comportamiento similar a la relajación de las neuronas. Este es el tipo que construyó el equipo de Liang.

Un robot rodante sigue a Xiaoqiu An, un estudiante de doctorado en ingeniería mecánica, guiado por un objetivo:un trozo de cartón rojo sobre un palo de acero. El recuadro muestra la transmisión de la cámara del robot. (Video:Mingze Chen, Laboratorio de Nanoingeniería y Nanodispositivos, Universidad de Michigan)

Debido a que ya funcionan de manera muy similar a las redes neuronales, las redes de memristores pueden funcionar como redes neuronales artificiales de manera mucho más eficiente que las computadoras convencionales basadas en transistores. Además, en el caso de sensores y actuadores que son analógicos, mantener el procesamiento analógico ahorra los costos de energía de convertir señales entre analógicas y digitales.

El equipo construyó sus circuitos de memristores en la Instalación de Nanofabricación de Lurie en la UM frotando un brazo con punta de oro, de aproximadamente 30 micrones de diámetro, a través de un chip de silicio, como si frotaras un globo en tu cabello para que se adhiera a una pared con electricidad estática. Luego, las cargas eléctricas guiaron el seleniuro de bismuto vaporizado para que se acumulara a lo largo de ocho líneas entrecruzadas de unos 15 nanómetros de espesor, dispuestas de forma similar a un tablero de tres en raya. Luego colocaron electrodos de titanio y oro en los extremos de cada línea.

El nuevo controlador de memristor (derecha) se compara con un controlador estándar (izquierda) en un equipo de prueba de controladores de drones. El rotor del dron debe levantar el brazo de palanca a una posición determinada después de descansar en el suelo y luego recuperar esa posición después de empujar el brazo. (Video:Mingze Chen, Xiaoqiu An y Nihal Sekhon, Laboratorio de Nanoingeniería y Nanodispositivos, Universidad de Michigan)

Inyectaron señales a través de un electrodo y las leyeron en cinco electrodos en el otro lado del chip, cada uno de los cuales representa una neurona. En el estudio, los datos de la cámara del robot rodante tuvieron que convertirse en señales analógicas en un procesador de silicio antes de pasar por la red de memristores. De manera similar, para el brazo de palanca, los datos sobre la posición del brazo ingresaron a la red de memristores a través de un procesador de silicio, y produjo las bases de las instrucciones para ejecutar el rotor del dron adjunto para levantar el brazo a la posición correcta.

"Dispositivos como el nuestro podrían permitir que los robots tengan comportamientos intuitivos como los seres humanos, la forma en que se puede tocar agua muy caliente y retirar la mano. La respuesta de control puede ser menos precisa, pero puede ser muy rápida", dijo Mingze Chen, reciente doctorado. Licenciado en Ingeniería Mecánica.

"La computación de borde significa que la información no tiene que viajar a un centro de datos para su procesamiento, como los nervios y músculos de nuestra mano y brazo pueden reaccionar sin enviar la información a nuestro cerebro. La computación de borde puede ser más rápida, con menor consumo de energía, porque no gastamos tiempo ni energía en transmitir datos".

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