El cristal empapado de hidrógeno permite que las redes neuronales se expandan para responder a un problema

El cristal empapado de hidrógeno permite que las redes neuronales se expandan para responder a un problema

Imagen de un diagrama de circuito estilizado.

El entrenamiento de IA sigue siendo muy intensivo en CPU, en parte porque las arquitecturas de procesamiento tradicionales no coinciden con los tipos de redes neuronales ampliamente utilizados. Esto ha llevado al desarrollo del llamado hardware informático neuromórfico, que intenta modelar el comportamiento de las neuronas biológicas en el hardware.

Pero la mayoría del hardware neuromórfico se implementa en silicio, lo que lo limita a comportamientos definidos a nivel de hardware. Un grupo de investigadores estadounidenses ahora están reportando un tipo de material libre de silicio que es mucho más flexible. Funciona controlando la cantidad de hidrógeno presente en una aleación de níquel, con la cantidad precisa de hidrógeno cambiando un solo dispositivo entre cuatro comportamientos diferentes, cada uno de los cuales es útil para realizar operaciones de redes neuronales.

Dale el gas

El material utilizado aquí pertenece a una clase de compuestos llamados niquelatos de perovskita. Perovskita es un término general para una disposición específica de átomos en una estructura cristalina; una amplia variedad de productos químicos pueden formar perovskitas. En este caso, el cristal está formado por un material que es una mezcla de neodimio, níquel y oxígeno.

La estructura cristalina tiene suficiente espacio abierto para absorber y retener hidrógeno fácilmente. Una vez que se incorpora el hidrógeno, su electrón a menudo terminará siendo transferido a uno de los átomos de níquel. Esto cambia las propiedades eléctricas del átomo y, al hacerlo, cambia la conductividad del material en general. El grado en que cambian depende de la cantidad de hidrógeno presente.

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Dado que el hidrógeno termina con una carga positiva después de ceder su electrón, puede controlarse mediante campos eléctricos aplicados externamente. Por lo tanto, al controlar el entorno eléctrico, es posible redistribuir el hidrógeno dentro de la estructura de perovskita. Esto cambiará las propiedades conductoras del material.

Los investigadores muestran que estos estados son metaestables: cambiarán si se aplica una fuerza externa, pero permanecerán estables hasta seis meses sin necesidad de renovación de hidrógeno. No está claro si necesita actualizarse en este punto o si es solo la última verificación.

De cualquier manera, los investigadores crean un dispositivo simplemente conectando perovskita a electrodos en una atmósfera de hidrógeno. (Para introducir hidrógeno en el material, un electrodo debe ser de platino o de paladio). A partir de ahí, demostraron que se puede cambiar de forma fiable entre cuatro estados.

Un estado le permite actuar como una resistencia, lo que significa que el dispositivo puede actuar como un memristor. Del mismo modo, se comportará como un condensador de memoria, manteniendo la carga si se establece en este estado. Cuando está en modo de neuronas de punta, acumula múltiples señales, momento en el que su resistencia cambia drásticamente. Esto imita cómo una neurona requiere que los picos entrantes excedan un umbral antes de entrar en un estado activo. Finalmente, tenían una configuración que actuaba como una sinapsis (al menos en términos de redes neuronales), transformando una entrada en función de su fuerza.

Obviamente, es posible hacer cosas similares con dispositivos dedicados para cada una de las cuatro funciones si está preparado para activar y desactivar diferentes partes de un chip según sea necesario. Pero muchos de estos comportamientos son analógicos, cuyo silicio requiere aún más hardware para emular. Aquí, todo esto se hace con una sola pieza de material entre dos electrodos.

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