La nueva tecnología de integración de obleas de memristor allana el camino para chips de IA similares a los del cerebro

Un equipo de investigación dirigido por el profesor Sanghyeon Choi del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la DGIST ha desarrollado con éxito un memristor, que está ganando reconocimiento como dispositivo semiconductor de próxima generación, mediante la integración de masas a escala de oblea.

El estudio, publicado en el diario Comunicaciones de la naturalezapropone una nueva plataforma tecnológica para implementar un semiconductor de IA altamente integrado que replica el cerebro humano, superando las limitaciones de los semiconductores convencionales.

El cerebro humano contiene alrededor de 100 mil millones de neuronas y alrededor de 100 billones de sinapsis, lo que le permite almacenar y procesar enormes cantidades de información en un espacio compacto.

La investigación de IA de próxima generación tiene como objetivo desarrollar chips de IA similares a los del cerebro que repliquen esta estructura. Sin embargo, los semiconductores de IA actuales siguen siendo mucho menos eficientes que el cerebro humano, en gran parte debido a sus complejos circuitos y sus sustanciales requisitos de energía.

El memristor es una opción alternativa emergente que puede superar estas limitaciones. Como dispositivo semiconductor capaz de recordar la cantidad de corriente que fluye, ejecuta simultáneamente tareas de memoria y de cálculo.

Gracias a su arquitectura sencilla, el circuito se puede configurar con una densidad mucho mayor que la de los semiconductores típicos. En concreto, una disposición en formato de barra transversal permite almacenar decenas de veces más información en la misma zona, en comparación con SRAM.

Sin embargo, hasta ahora la tecnología de integración de memristores se ha limitado a demostraciones experimentales a pequeña escala. Las razones principales incluyen la complejidad del proceso, el bajo rendimiento (tasa de finalización del producto), la pérdida de voltaje y la fuga de corriente, todo lo cual ha dificultado su expansión a la producción de obleas a gran escala.

Así, el profesor Choi y su equipo llevaron a cabo una investigación conjunta con el grupo del Dr. Dmitri Strukov en la UC Santa Bárbara e introdujeron un nuevo enfoque de codiseño de materiales, componentes, circuitos y algoritmos. Este método permitió la implementación de un circuito de barra transversal de memristor que logró un rendimiento de aproximadamente el 95 % en una oblea de 4 pulgadas sin requerir un proceso de fabricación complejo.

Además, el equipo de investigación demostró con éxito una estructura de apilamiento vertical en 3D. Esto significa la posibilidad de que un circuito basado en memristores se expanda a un sistema de computación de IA a gran escala en el futuro.

Además, cuando se aplicó una red neuronal de picos basada en la tecnología propuesta, se confirmó una eficiencia notable y una ejecución estable en el cálculo real de la IA.

El profesor Choi afirmó: «Este estudio propuso un método para mejorar la tecnología de integración de memristores, que había sido limitada en el pasado. Esperamos que conduzca al desarrollo de una plataforma de semiconductores de próxima generación en el futuro».