Nueva tecnología de integración de memristores impulsa chips de IA similares al cerebro

Un equipo de investigación dirigido por el profesor Sanghyeon Choi del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en DGIST ha desarrollado con éxito un memristor, un dispositivo que está ganando reconocimiento como un semiconductor de próxima generación, a través de una integración masiva a escala de oblea.

El estudio, publicado en la revista Nature Communications, propone una nueva plataforma tecnológica para implementar un semiconductor de IA altamente integrado que replica el cerebro humano, superando las limitaciones de los semiconductores convencionales.

El cerebro humano contiene alrededor de 100 mil millones de neuronas y aproximadamente 100 billones de sinapsis, lo que le permite almacenar y procesar enormes cantidades de información en un espacio compacto.

La investigación sobre IA de próxima generación busca desarrollar chips de IA similares al cerebro que reproduzcan esta estructura. Sin embargo, los semiconductores de IA actuales siguen siendo mucho menos eficientes que el cerebro humano, en gran parte debido a su intrincada circuitería y a sus considerables requisitos de energía.

El memristor es una opción alternativa emergente que puede superar estas limitaciones. Como dispositivo semiconductor capaz de recordar la cantidad de corriente que fluye, ejecuta simultáneamente tareas de memoria y computación.

Gracias a su arquitectura simple, el circuito puede configurarse con una densidad mucho mayor que los semiconductores típicos. Específicamente, una disposición en formato de cruce permite almacenar decenas de veces más información en la misma área, en comparación con la SRAM.

Sin embargo, la tecnología de integración de memristores ha estado limitada hasta ahora a demostraciones experimentales a pequeña escala. Las principales razones incluyen la complejidad del proceso, el bajo rendimiento (tasa de finalización del producto), la pérdida de voltaje y la fuga de corriente, todos factores que han obstaculizado su expansión a la producción de obleas a gran escala.

Por lo tanto, el profesor Choi y su equipo llevaron a cabo una investigación conjunta con el grupo del Dr. Dmitri Strukov en UC Santa Barbara e introdujeron un nuevo enfoque de co-diseño de material, componente, circuito y algoritmo. Este método permitió la implementación de un circuito de cruce de memristores que logró un rendimiento de aproximadamente el 95% en una oblea de 4 pulgadas sin requerir un proceso de fabricación complejo.

Además, el equipo de investigación demostró con éxito una estructura de apilamiento vertical en 3D. Esto significa la posibilidad de que un circuito basado en memristores se expanda a un sistema de computación de IA a gran escala en el futuro.

Asimismo, cuando se aplicó una red neuronal de picos basada en la tecnología propuesta, se confirmaron notables eficiencias y una ejecución estable en la computación de IA real.

El profesor Choi declaró: "Este estudio propuso un método para mejorar la tecnología de integración de memristores, que había estado limitada en el pasado. Esperamos que conduzca al desarrollo de una plataforma de semiconductores de próxima generación en el futuro."