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Diagrama conceptual de nuestro solucionador de inversión de matrices analógicas de alta precisión. Crédito: Zhong Sun, Universidad de Pekín.
Las computadoras analógicas son sistemas que realizan cálculos manipulando cantidades físicas como la corriente eléctrica, que asignan variables matemáticas, en lugar de representar información usando abstracciones con valores binarios discretos (es decir, 0 o 1), como las computadoras digitales.
Si bien los sistemas informáticos analógicos pueden funcionar bien en tareas de propósito general, se sabe que son susceptibles al ruido (es decir, interferencias externas o de fondo) y menos precisos que los dispositivos digitales.
Investigadores de la Universidad de Pekín y del Centro de Innovación Avanzada para Circuitos Integrados de Beijing han desarrollado un dispositivo informático analógico escalable que puede resolver las llamadas ecuaciones matriciales con una precisión notable. Este nuevo sistema, presentado en un artículo publicado en Electrónica de la naturalezase construyó utilizando pequeños dispositivos de memoria no volátil conocidos como chips de memoria resistiva de acceso aleatorio (RRAM).
«He estado trabajando en computación analógica desde 2017», dijo a Tech Xplore Zhong Sun, profesor asistente de la Universidad de Pekín y autor principal del artículo.
«Nos referimos a nuestro enfoque como informática analógica moderna, ya que se centra en resolver ecuaciones matriciales, en lugar de ecuaciones diferenciales como en la informática analógica tradicional, utilizando conjuntos de memoria resistiva no volátil en lugar de circuitos CMOS convencionales».
Durante la última década, Sun y sus colegas desarrollaron una amplia gama de sistemas informáticos analógicos. Sin embargo, se descubrió que la mayoría de estos sistemas eran significativamente menos precisos que las computadoras digitales al realizar las operaciones deseadas, lo que limitaba su potencial para aplicaciones del mundo real.
«Alrededor de 2022, comenzamos a abordar este problema directamente, con el objetivo de lograr una computación analógica de alta precisión comparable a los sistemas digitales modernos», dijo Sun.
«En nuestro artículo reciente, demostramos la resolución de ecuaciones matriciales totalmente analógicas con precisión de punto fijo de 24 bits (comparable a FP32) combinando un circuito de inversión de matriz de baja precisión (diseñado por primera vez en 2019) con una multiplicación matricial-vectorial de alta precisión utilizando el corte de bits en múltiples matrices de memoria resistiva».
El nuevo solucionador de ecuaciones matriciales analógicas presentado por el equipo se basa en un circuito desarrollado por Sun y otros investigadores en 2019cuando era investigador postdoctoral en el Politecnico di Milano. Si bien este circuito puede resolver ecuaciones matriciales con una forma específica (Ax = b) en un solo paso, se descubrió que es menos preciso que los sistemas digitales.
«Como parte de nuestro nuevo estudio, combinamos este solucionador de baja precisión con una multiplicación de matriz-vector de alta precisión utilizando una técnica convencional de corte de bits, lo que permitió un refinamiento iterativo de la solución», explicó Sun.
«En cada iteración, el circuito de inversión de baja precisión proporciona un resultado aproximado, y la operación de alta precisión lo refina indicando la dirección y magnitud de la corrección. Este enfoque híbrido converge rápidamente, significativamente más rápido que los algoritmos convencionales basados en descenso de gradiente».
Para demostrar la escalabilidad de su método de computación analógica, los investigadores fabricaron un circuito basado en una matriz de 8×8 y probaron su capacidad para resolver varias ecuaciones matriciales. Descubrieron que el circuito podía resolver ecuaciones matriciales de 16×16 y luego, progresivamente, otras ecuaciones matriciales (por ejemplo, 32×32).
El solucionador de ecuaciones matriciales que desarrollaron podría mejorarse aún más y podría inspirar el desarrollo de otros sistemas informáticos analógicos precisos. En el futuro, podría resultar útil para avanzar en diversas tecnologías, desde las comunicaciones inalámbricas hasta la inteligencia artificial (IA).
«La contribución más notable es nuestra demostración de que la computación matricial totalmente analógica puede lograr una alta precisión comparable a los sistemas digitales de punto flotante, al mismo tiempo que aborda la escalabilidad», añadió Sun.
«Nuestro próximo objetivo es ampliar el sistema construyendo circuitos basados en matrices más grandes e integrando todos los componentes en el chip, incorporando funcionalidades de inversión de matrices y multiplicación de vectores de matrices en una única plataforma a nivel de chip».
Escrito para ti por nuestro autor Ingrid Fadellieditado por sadie harleyy verificados y revisados por Robert Egan—Este artículo es el resultado de un cuidadoso trabajo humano. Dependemos de lectores como usted para mantener vivo el periodismo científico independiente. Si este informe es importante para usted, considere una donación (especialmente mensual). Obtendrás un sin publicidad cuenta como agradecimiento.
Más información:
Pushen Zuo et al, Resolución de ecuaciones matriciales analógicas precisa y escalable utilizando chips de memoria resistivos de acceso aleatorio, Electrónica de la naturaleza (2025). DOI: 10.1038/s41928-025-01477-0.
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Citación: El sistema de computación analógica basado en RRAM resuelve rápidamente ecuaciones matriciales con alta precisión (2025, 30 de octubre) recuperado el 30 de octubre de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-10-rram-based-analog-rapidly-matrix.html
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