El presente y el futuro de la informática cobran importancia con nuevas investigaciones

Las necesidades informáticas del mundo han crecido exponencialmente en los últimos años debido a la explosión de la tecnología. Para satisfacer las necesidades del próximo salto tecnológico, la comunidad científica está trabajando para mejorar las capacidades de procesamiento actuales mientras desarrolla métodos computacionales completamente nuevos.

Dos nuevos artículos del grupo de investigación de Jean Anne Incorvia, profesora de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Familia Chandra en la Escuela de Ingeniería Cockrell, pretenden contribuir a ambas necesidades de investigación. Juntos, ofrecen mejoras a la tecnología de semiconductores actual, así como un componente básico más ágil para la próxima generación de computadoras que piensan como el cerebro humano.

“Estamos al borde de una nueva clase de computación, y recrear la forma en que nuestros cerebros piensan es un gran esfuerzo de investigación”, dijo Incorvia. “Al mismo tiempo, las técnicas informáticas que usamos hoy en día no van a ninguna parte, por lo que es importante continuar mejorando e innovando los dispositivos que alimentan nuestra tecnología actual”.

problema con la logica

Nueva investigación publicada en ACS Nano Se aplica a transistores y circuitos. Los circuitos integrados contienen componentes llamados puertas lógicas que interpretan señales digitales.

Estas puertas lógicas son transistores que generalmente pueden conducir electrones o huecos, lo que ocurre cuando los electrones se mueven en los átomos, pero no ambos. En este artículo, los científicos han vinculado puertas lógicas que pueden conducir tanto electrones como huecos.

Muestran que este logro reduce la cantidad de transistores necesarios en el circuito. Y eso significa que se pueden empaquetar más transistores en el mismo espacio, haciéndolo más eficiente y más eficiente, o el espacio ahorrado se puede usar para hacer que el dispositivo sea más pequeño. También demuestran un nuevo circuito que aprovecha el comportamiento del transistor de una manera especial.

Los transistores están hechos de materiales bidimensionales ultradelgados que tienen esta propiedad naturalmente “ambipolar” que les permite conducir tanto huecos como electrones. Sin embargo, ellos mismos no lo manejaron muy bien. El refinamiento de esta capacidad es el enfoque de este artículo y, a través de la ingeniería de dispositivos, demuestran importantes circuitos XOR, NOR y NAND sin la necesidad de otros dispositivos que no sean transistores ambipolares. Estos circuitos son los componentes básicos de circuitos más grandes.

“Mientras pensamos en el futuro de la informática, si podemos aprovechar el comportamiento natural de estos materiales 2D y escalarlos, podríamos reducir a la mitad la cantidad de transistores necesarios en nuestros circuitos”, dijo Incorvia.

Los investigadores demostraron esta capacidad con un tamaño de dispositivo bastante grande. Sus próximos pasos incluyen hacer que los dispositivos sean más pequeños y reducir aún más el consumo de energía necesario para convertirlos en componentes de chips comercialmente viables.

neuronas ruidosas

Estos hallazgos se relacionan con la tecnología informática actual. Un segundo artículo publicado recientemente en Letras de Física Aplicada mira hacia la próxima generación de computadoras, las que piensan más como el cerebro humano.

Estos dispositivos neuromórficos son mejores que las computadoras tradicionales en tareas de IA como la interpretación de imágenes y el procesamiento del lenguaje. En este nuevo artículo, los científicos han creado un nuevo tipo de neurona artificial, que en el cerebro humano es responsable de transmitir información entre las células cerebrales, utilizando materiales magnéticos.

Las neuronas artificiales son un área popular de investigación en computación neuromórfica. Lo que distingue a estos dispositivos neuronales es la naturaleza caótica de su respuesta a los impulsos eléctricos.

Superaron a otras neuronas artificiales que forman parte de redes neuronales en la interpretación de imágenes, especialmente cuando los datos a interpretar tenían ruido. Los dispositivos funcionaron mejor que otras neuronas artificiales en la identificación de imágenes de zapatos borrosos, y la brecha se amplió a medida que las imágenes se volvieron cada vez más borrosas.

“Debido a que el dispositivo en sí reacciona estocásticamente a la entrada, funcionó mejor con conjuntos de datos ruidosos”, dijo Incorvia.

Estas neuronas pueden impactar en las aplicaciones de “computación de borde” donde los dispositivos deben ser más pequeños, usar menos energía y están lejos de una fuente informática central, como un servidor en la nube. También son resistentes a la radiación.

Una de las primeras aplicaciones de esta tecnología podría ser en el espacio, donde los chips de silicio tienen dificultades para resistir altos niveles de radiación. La capacidad de manejar la radiación y los datos desordenados podría hacer que estas neuronas sean ideales para la tecnología espacial del futuro.