Samsung creará una computación neuromórfica para realizar un mapa del cerebro de un mamífero y transferirlo a un chip de memoria
¡Sacado de una película! Samsung Electronics ha propuesto un concepto completamente nuevo de semiconductor neuromórfico,el experimento “Copia” el mapa de conexión que forman las neuronas, midiendo las señales eléctricas con nanoelectrodos en una red neuronal cerebral de un mamífero y “Pega” el mapa en una especie de chip semiconductor de memoria.
El objetivo es entender los atributos del cerebro, como las capacidades cognitivas y de autonomía, la adaptabilidad, y emplear los aprendizajes para crear un chip neuromórfico que replique estas funciones dentro de un escenario informático avanzado.
La empresa surcoreana colabora con la Universidad de Harvard para la investigación y por su parte, Intel e IBM también trabajan en proyectos similares en la última década. El objetivo de la ingeniería neuromórfica es imitar de alguna manera la actividad de las neuronas para utilizarla en chips informáticos, llevando su rendimiento y eficiencia al siguiente nivel. No obstante, se necesita desarrollar un nuevo tipo de memoria, almacenamiento y sensores para terminar el proyecto.
Por su parte, Samsung, está explorando muchas opciones, desde DRAM y memoria flash hasta tecnología nueva, como la memoria de acceso aleatorio magnético (MRAM) de giro de transferencia de par (STT), la memoria de acceso aleatorio magnético de cambio de fase (PRAM) y Memoria de acceso aleatorio magnética resistiva (RRAM).
¿Cómo lo harán?
Primero Samsung pretende copiar la red neuronal natural (NNN) del cerebro e imitar sus capacidades de procesamiento innatas al usar una interfaz neuroelectrónica de silicio llamada matriz de nanoelectrodos CMOS (CNEA). De esta forma se extraerá el mapa de conectividad de los datos obtenidos de neuronas y en funcionamiento cultivadas en condiciones de laboratorio.
Aunque el experimento aún está lejos de ser adoptado comercialmente, Samsung pretende resolver la limitación de espacio de un sistema de memoria con millones de subunidades al utilizar el apilamiento 3D para reducir el área de superficie. Además, se dice que la investigación podría actuar como el primer paso hacia la ingeniería inversa del cerebro.
