Los investigadores desarrollan una computadora probabilística energéticamente eficiente combinando CMOS con nanoimán estocástico

Investigadores de la Universidad de Tohoku y la Universidad de California en Santa Bárbara han presentado un prototipo de computadora probabilística. El prototipo, que se puede fabricar con una tecnología de futuro cercano, combina un circuito semiconductor complementario de óxido metálico (CMOS) con un número limitado de nanoimanes estocásticos, creando una computadora probabilística heterogénea.

Desarrollar computadoras capaces de ejecutar eficientemente algoritmos probabilísticos utilizados frecuentemente en inteligencia artificial y aprendizaje automático es un desafío que los científicos han tratado de superar durante mucho tiempo. El enfoque descrito en este trabajo presenta una solución prometedora y factible para abordar este problema, y ​​los investigadores confirman que su rendimiento computacional superior y su eficiencia energética superan a la tecnología CMOS actual.

Los detalles de este avance fueron publicado en el diario Comunicaciones de la naturaleza el 27 de marzo de 2024.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático recientes han tenido un impacto transformador en las sociedades. En dicha tecnología, se utilizan algoritmos probabilísticos para resolver problemas en los que la incertidumbre es inherente o en los que una solución exacta es computacionalmente inviable. Estas operaciones siguen instrucciones específicas dentro de los circuitos CMOS, pero a veces existen inconsistencias entre cómo funcionan juntos el software (instrucciones) y el hardware (circuitos), lo que genera discrepancias en los resultados.

A medida que se expande el papel de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, existe una fuerte demanda de un nuevo paradigma informático que concilie este desajuste, logrando una mayor sofisticación y al mismo tiempo reduciendo significativamente el consumo de energía.

En este estudio, el estudiante de posgrado Keito Kobayashi y el profesor Shunsuke Fukami de la Universidad de Tohoku, junto con el Dr. Kerem Camsari de la Universidad de California, Santa Bárbara, y sus colegas, desarrollaron una versión heterogénea para el futuro cercano de una computadora probabilística diseñada para ejecutar cálculos probabilísticos. Algoritmos y fabricación sencilla.

«Nuestro prototipo construido demostró que se puede lograr un rendimiento computacional excelente activando generadores de números pseudoaleatorios en un circuito CMOS determinista con números físicos aleatorios generados por un número limitado de nanoimanes estocásticos», dice Fukami. «Específicamente hablando, un número limitado de bits probabilísticos (p-bits) con una unión de túnel magnético estocástico (s-MTJ) deberían poder fabricarse con una tecnología de integración en un futuro cercano».

Los investigadores también aclararon que la forma final de la computadora probabilística espintrónica, compuesta principalmente por s-MTJ, producirá una reducción de área de cuatro órdenes de magnitud y una reducción de tres órdenes de magnitud en el consumo de energía en comparación con la circuitos CMOS actuales cuando se ejecutan algoritmos probabilísticos.

En última instancia, el prototipo de Fukami y sus colegas aborda las limitaciones de los circuitos CMOS deterministas actuales para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. «Anticipamos que la investigación y el desarrollo futuros avanzarán, lo que conducirá a la implementación en la sociedad de un hardware informático innovador que cuenta con un rendimiento computacional excepcional y capacidades de ahorro de energía», añade Fukami.