Según informó Wedoany desde la Universidad de Pekín, el chip fue desarrollado conjuntamente por el equipo del profesor Yang Yuchao de la Facultad de Ingeniería de Circuitos Integrados de la Universidad de Pekín y la Academia de Ciencias de China, logrando por primera vez comprimir el tiempo de cálculo de un solo paso del sistema de hardware de dinámica neuronal a nivel de milisegundos.
El profesor de la Facultad de Ingeniería de Circuitos Integrados de la Universidad de Pekín, Yang Yuchao (centro), junto con sus colaboradores en una foto de laboratorio (cortesía de la Universidad de Pekín)
El cerebro es uno de los sistemas dinámicos más complejos. Tanto la interpretación en tiempo real de los estados neuronales mediante interfaces cerebro-computadora como la reconstrucción de alta precisión de la corteza cerebral mediante imágenes médicas dependen del modelado rápido de procesos neuromórficos y dinámicos continuos. "Así nació el sistema de dinámica neuronal, donde los investigadores combinan redes neuronales con ecuaciones diferenciales para reconstruir estructuras cerebrales tridimensionales precisas", explicó Yang Yuchao. Este sistema tiene amplias perspectivas de aplicación, pero también presenta una desventaja evidente: los datos masivos generados por el cálculo deben transferirse frecuentemente entre la memoria y el procesador, lo que consume mucho tiempo y mantiene un alto consumo energético.
Para abordar este desafío, el equipo liderado por Yang Yuchao desarrolló el primer chip del mundo de sistema de dinámica neuronal a nivel de milisegundos basado en memristores de cambio de fase, comprimiendo por primera vez el tiempo de cálculo de un solo paso del sistema de dinámica neuronal a 2,12 milisegundos, logrando operaciones de alta velocidad y alta precisión similares a las del cerebro humano.
"Propusimos un nuevo paradigma de 'cálculo en memoria controlable' basado en memristores de cambio de fase, que permite que los datos no tengan que transferirse de un lado a otro, sino que puedan procesarse eficientemente en el lugar", afirmó Yang Yuchao. En comparación con los chips avanzados convencionales de la industria, el chip desarrollado por el equipo logra un salto significativo en rendimiento de cálculo y una reducción notable del consumo energético, satisfaciendo los requisitos de modelado de estructuras cerebrales de alta fidelidad.
"En el futuro, las interfaces cerebro-computadora no solo necesitarán leer señales neuronales, sino también comprender en tiempo real el estado del cerebro, predecir las tendencias evolutivas de la dinámica neuronal y realizar regulación de bucle cerrado basada en la retroalimentación", explicó Yang Yuchao. El modelado cerebral de alta fidelidad, capaz de operar a velocidades de milisegundos, podría proporcionar a las interfaces cerebro-computadora modelos de estado cerebral individualizados, dinámicos e interpretables, logrando el modelado del estado cerebral y la interacción inteligente. En el ámbito médico, este logro también podría abrir nuevas vías tecnológicas para la detección temprana de enfermedades cerebrales, el monitoreo de la progresión de enfermedades y las intervenciones de diagnóstico y tratamiento personalizados.