es.wedoany.com Noticia: El equipo de Yang Yuchao, en colaboración con el equipo de Song Zhitang del Instituto de Microsistemas y Tecnología de la Información de Shanghái de la Academia China de Ciencias, ha desarrollado con éxito el primer sistema neurodinámico del mundo basado en memristores de cambio de fase, un chip que comprime por primera vez la latencia de un solo paso de este tipo de operaciones complejas a 2,12 milisegundos, logrando una aceleración de 50 a 478 veces en tareas como la reconstrucción de la corteza cerebral en comparación con las unidades de procesamiento gráfico (GPU) actuales más avanzadas. Los resultados se publicaron el día 3 en la revista Science.
Yang Yuchao, investigador de la Fundación Nuevos Pilares y profesor de la Facultad de Ingeniería de Circuitos Integrados de la Universidad de Pekín, explicó que para que las máquinas modelen y comprendan el mundo físico en tiempo real como el cerebro, se necesita un "sistema neurodinámico" que combine redes neuronales con ecuaciones diferenciales. Este sistema puede reconstruir estructuras cerebrales tridimensionales suaves y precisas a partir de datos incompletos y ruidosos, con un enorme potencial de aplicación. Sin embargo, la arquitectura informática tradicional presenta un cuello de botella debido a la separación entre almacenamiento y computación, donde una gran cantidad de variables intermedias se transfieren repetidamente entre la memoria y el procesador durante el proceso de resolución, lo que provoca una latencia enorme y un alto consumo de energía.
El equipo de investigación encontró una solución en las propiedades físicas de los memristores. Utilizaron el fenómeno único de "deriva de conductancia" de las memorias de cambio de fase, donde, dentro de una cierta ventana de tiempo, el cambio de conductancia es predecible y puede controlarse con precisión. Basándose en esto, el equipo propuso un nuevo paradigma de "computación controlada en memoria", que codifica directamente la búsqueda adaptativa del tamaño de paso, la parte más lenta en la resolución de sistemas dinámicos, como un proceso de evolución física de la conductancia del dispositivo, completando el cálculo dentro de la unidad de memoria. Al mismo tiempo, el equipo también mapeó los pesos de la red neuronal en los estados de conductancia multinivel de las memorias de cambio de fase, realizando operaciones de multiplicación y suma de matrices de forma sincrónica dentro de la misma matriz. Las dos tareas computacionales principales se integraron de manera unificada en una matriz de almacenamiento y computación con un área total de solo 0,28 mm². Este chip, fabricado con un proceso de 40 nanómetros, funciona a una frecuencia de 50 megahercios, requiere solo 9 etapas de tubería para una integración de un solo paso y, en última instancia, logra una latencia de iteración única de 2,12 milisegundos, llevando por primera vez el hardware neurodinámico a la era de los milisegundos.
Yang Yuchao indicó que, bajo la misma carga de trabajo, este chip acelera el rendimiento entre 3,82 y 36,27 veces y reduce el consumo de energía entre 11,75 y 24,73 veces en comparación con los aceleradores especializados más avanzados actuales; en la tarea de reconstrucción de alta fidelidad de la superficie de la corteza cerebral, logra una aceleración de hasta 50,38 a 478,18 veces en comparación con la GPU NVIDIA A100. La malla de la corteza cerebral reconstruida es suave y topológicamente consistente, capaz de describir con precisión estructuras de pliegues complejas y suprimir eficazmente los artefactos y defectos de autointersección de los métodos tradicionales. Este avance abre un nuevo espacio para las interfaces cerebro-computadora y el diagnóstico y tratamiento de enfermedades cerebrales. En el futuro, los gemelos digitales cerebrales individualizados y dinámicos, así como la neuronavegación intraoperatoria, la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer y las intervenciones personalizadas, contarán con una base de hardware que puede ejecutarse en tiempo real.
