Hardware neuromórfico altamente escalável inspirado no cérebro

Pesquisadores do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coréia (KAIST) fabricaram hardware neuromórfico altamente escalável inspirado no cérebro, cointegrando neurônios e sinapses de transistor único. Usando a tecnologia CMOS de silício padrão, espera-se que o hardware neuromórfico reduza o custo do chip e simplifique os procedimentos de fabricação.

O hardware neuromórfico atraiu muita atenção por causa de suas funções de inteligência artificial, consumindo energia ultrabaixa ao imitar o cérebro humano. Para fazer o hardware neuromórfico funcionar, são necessários um neurônio que gere um pico ao integrar um determinado sinal e uma sinapse lembrando a conexão entre dois neurônios, assim como o cérebro biológico. No entanto, como os neurônios e sinapses construídos em circuitos digitais ou analógicos ocupam um grande espaço, há um limite em termos de eficiência e custos de hardware. Como o cérebro humano é composto por cerca de 1011 neurônios e 1014 sinapses, é necessário melhorar o custo do hardware para aplicá-lo em dispositivos móveis e IoT.

Para resolver o problema, a equipe de pesquisa imitou o comportamento de neurônios biológicos e sinapses com um único transistor e os integrou em um wafer de 8 polegadas. Os transistores neuromórficos fabricados têm a mesma estrutura que os transistores de memória e lógica que são atualmente produzidos em massa. Além disso, os transistores neuromórficos provaram pela primeira vez que podem ser implementados com uma “estrutura de Janus” que funciona como neurônio e sinapse, assim como as moedas têm cara e coroa.

O professor Yang-Kyu Choi disse que este trabalho pode reduzir drasticamente o custo do hardware, substituindo os neurônios e sinapses que eram baseados em circuitos digitais e analógicos complexos por um único transistor. “Ao co-integrar neurônios de transistor único e sinapses no mesmo wafer usando um processo CMOS padrão, o custo de hardware do hardware neuromórfico foi melhorado, o que acelerará a comercialização de hardware neuromórfico”, disse Joon-Kyu Han, o primeiro autor. .