Recorte de datos en memoria inspirado en el cerebro y computación con TaO Mem-Selectores

Área de la Ciencia:

• Ciencias de los materiales
• Ingeniería informática
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• Los sistemas de visión de borde convencionales sufren de alto consumo de energía y latencia debido a la poda, la memoria y las unidades de procesamiento separadas.
• La atención selectiva visual humana ofrece un modelo para el procesamiento eficiente de la información en los dispositivos de borde.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un dispositivo multifuncional para el cálculo de recortes en memoria (IMPC) inspirado en la atención visual humana.
• Investigar los mecanismos de conmutación dentro de un nuevo dispositivo Mem-Selector (M-S).

Principales métodos:

• Fabricación y caracterización de un dispositivo selector de Ta/TaOx/Ta2O5.
• Utilizando microscopía electrónica de transmisión (TEM) para observar la formación de filamentos y el crecimiento de grupos nanocristalinos.
• Construcción y evaluación de un sistema IMPC para la poda y el procesamiento adaptativo de la información.

Principales resultados:

• El dispositivo M-S exhibe características de memoria resistiva y de conmutación de umbral, lo que indica la coexistencia de mecanismos iónicos y electrónicos.
• El sistema IMPC recorta de manera adaptativa la información trivial, optimizando el costo del hardware y el rendimiento de la clasificación.
• Se lograron reducciones significativas en el consumo de energía de entrada (29-90%) con una pérdida mínima de precisión (< 1%).

Conclusiones:

• El dispositivo M-S desarrollado y el sistema IMPC ofrecen una solución prometedora para el hardware de borde de alto rendimiento y eficiencia energética.
• El co-diseño de hardware y software es crucial para el avance de las capacidades de computación de borde.
• El estudio destaca el potencial de la computación bioinspirada para los sistemas de IA de próxima generación.