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Computação neuromórfica vai deixar computação quântica para trás?


O dispositivo de teste da plataforma de memorizadores, que promete superar os quadros dos computadores quânticos - como junções túnel estão em uma película fina na placa do substrato. [Imagem: Tapio Reinekoski] 

Memoristores contra transistores e qubits 

A internet das coisas está mais anunciada, mas ainda não chegou; e lança com um explosão de dados e acompanhe uma chamada IoT. 

Dois obstáculos necessity ser superados. Primeiro, os transistores atuais precisariam ser miniaturizados até apenas alguns nanômetros - o problema é que não são funcionados mais nessas dimensões. Em segundo lugar, analisar e armazenar esses volumes de dados sem precedentes exigendo quantidades de energia igualmente gigantescas.

Sayani Majumdar e seus colegas da Universidade de Aalto, na Finlândia, acreditam que a saída para essa encruzilhada não estão nos computadores quânticos, mas nos computadores neuromórficos, inspirados no cérebro humano. E computadores neuromórficos não são feitos com transistores, mas com memorandos, componentes eletrônicos, etc., portanto, imprima mais do que meros 0s e 1s. 

"A tecnologia eo design da computação neuromórfica estão avançando mais rapidamente do que sua rival revolução, uma computação quântica.

"Já há amplos especulações, tanto na academia quanto na indústria, sobre formas de embutir recursos pesados ​​de computação sem hardware de telefones inteligentes, tablets e laptops. A chave é alcançar a extrema eficiência energética de um cérebro biológico e imitar uma maneira como como redes Neurais processam informações através de impulsos elétricos, "defende a pesquisadora. 

Junção túnel ferroelétrica 

Majumdar sabe do que está falando. Ela e sua equipe acabam de fabricar uma nova geração de "junções túnel ferroelétricas", isto é, filme ferroelétricas com poucos nanômetros de espessura ensanduichadas entre dois eletrodos. Esses componentes e soluções além das tecnologias existentes e são uma boa aposta para computação neuromórfica eficiente,

As junções funcionam em baixas tensões - menos de cinco volts - com uma variedade de materiais como eletrodos, incluindo o silício. Elas também podem ter seus dados por mais de 10 anos sem energia e são fabricadas em condições ambiente. Organismoides e redes neurais que adivinham palavras-chave antes que você fale são entre os feitos recentes viabilizados pelos memoristores. [Imagem: Fan Zuo et al. - 10.1038 / s41467-017-00248-6] Mais surpreendente ainda, estes componentes são feitos de materiais orgânicos. E é bom salientar que já não estamos mais falando de transistores, os reis da onda tecnológica atual, mas de memoricors.








"Nossas junções são feitas de materiais hidrocarbonetos orgânicos, reduzindo a quantidade de resíduos tóxicos de metais pesados ​​na eletrônica. Também podemos fabricar milhares de junções por dia a temperatura ambiente sem que eles sofram [danos] com uma água ou o oxigênio do ar" explicou Majumdar. 

Computadores neuromórficos 

O que torna os componentes de película fina ferroelétricos para os computadores neuromórficos e sua capacidade de alternar entre não apenas em estados binários - 0 e 1 -, mas também entre um grande número de estados intermediários. Isso permite que eles memorizem informações de forma não muito diferente do cérebro, armazenando-como por longo tempo com pequenas quantidades de energia e retendo como informações mesmo depois de serem desligadas e ligadas novamente.

"Agora estamos empenhados em integrar milhões de nossos memorizadores de junção em rede em uma área de um centímetro quadrado. Esperamos acondicionar tantos em um espaço tão pequeno porque agora conseguimos uma diferença recorde na corrente entre os estados ligados e desligado nas junções, e isto Estabelecimento de tarefas complexas, como reconhecimento de imagens e padrões, e tomar decisões de forma autônoma ", disse Majumdar. 

Bibliografia: 

Dependência de eletrodos de tunelagem Eletrônica e estabilidade de comutação em ferro-elétrico orgânico (VDF-TrFE) - Junções de túnel 
baseadas Sayani Majumdar, Binbin. Chen, Qi Hang Qin, Himadri. S. Majumdar, Sebastiaan van Dijken 
Advanced Functional Materials 
Vol .: 1703273
DOI: 10.1002 / adfm.201703273 

FONTE: SITE INOVAÇÃO TECNOLÓGICA
Via: http://ufos-wilson.blogspot.com.br/2018/01/computacao-neuromorfica-vai-deixar.html

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