MADRID (EP). Una nueva generación de ordenadores que funcionan como el cerebro está más cerca con el desarrollo de un dispositivo llamado 'memtransistor' que funciona de forma similar a una neurona.
Funcionando como memoria y procesador de información, el memtransistor combina las características de un memristor y transistor, y abarca múltiples terminales que operan de manera más similar a una red neuronal. El avance se presenta en Nature por ingenieros de la Universidad Northwestern.
"Las computadoras tienen unidades separadas de procesamiento y almacenamiento de memoria, mientras que el cerebro usa las neuronas para realizar ambas funciones", dijo Mark C. Hersam, autor principal. "Las redes neuronales pueden lograr cálculos complicados con un consumo de energía significativamente menor en comparación con una computadora digital".
El memtransistor se basa en el trabajo publicado en 2015, en el que Hersam y sus colaboradores utilizaron disulfuro de molibdeno de capa única (MoS2) para crear un memrisor regulable por compuerta de tres terminales para almacenamiento de memoria digital rápido y confiable. Memristor, que es la abreviatura de "resistencias de memoria", son resistencias en una corriente que "recuerdan" el voltaje previamente aplicado a ellas. Los memristores típicos son dispositivos electrónicos de dos terminales, que solo pueden controlar un canal de voltaje. Al transformarlo en un dispositivo de tres terminales, Hersam allanó el camino para que los memristores se usen en circuitos y sistemas electrónicos más complejos, como la computación neuromórfica.
Para desarrollar el memtransistor, el equipo de Hersam nuevamente utilizó MoS2 atómicamente delgado con límites de grano bien definidos, que influyen en el flujo de corriente. Similar a la forma en que las fibras están dispuestas en madera, los átomos se organizan en dominios ordenados, llamados "granos", dentro de un material. Cuando se aplica una gran tensión, los límites del grano facilitan el movimiento atómico, lo que provoca un cambio en la resistencia.
"Debido a que el disulfuro de molibdeno es atómicamente delgado, es fácilmente influenciado por los campos eléctricos aplicados", explicó Hersam. "Esta propiedad nos permite hacer un transistor. Las características del memristor provienen del hecho de que los defectos en el material son relativamente móviles, especialmente en presencia de límites de grano".
Pero a diferencia de su memristor anterior, que usó pequeños copos individuales de MoS2, el memtransistor de Hersam hace uso de una película continua de MoS2 policristalino que comprende una gran cantidad de escamas más pequeñas. Esto permitió al equipo de investigación escalar el dispositivo de una escama a muchos dispositivos a través de una oblea completa.
"Cuando la longitud del dispositivo es mayor que el tamaño de grano individual, se garantiza que tendrá límites de grano en cada dispositivo a través de la oblea", dijo Hersam. "Por lo tanto, vemos respuestas memristivas reproducibles y optimizables por compuerta a través de grandes conjuntos de dispositivos".
Después de fabricar los transistores de forma uniforme en toda una oblea, el equipo de Hersam agregó contactos eléctricos adicionales. Los transistores típicos y el memristor previamente desarrollado de Hersam tienen tres terminales. En su nuevo documento, sin embargo, el equipo se dio cuenta de un dispositivo de siete terminales, en el que un terminal controla la corriente entre los otros seis terminales.
"Esto es aún más similar a las neuronas en el cerebro", dijo Hersam, "porque en el cerebro, normalmente no tenemos una neurona conectada a una sola neurona. En cambio, una neurona está conectada a otras muchas neuronas para formar una red neuronal. Nuestra estructura de dispositivo permite contactos múltiples, que es similar a las múltiples sinapsis en las neuronas ".
A continuación, Hersam y su equipo están trabajando para hacer que el memtransistor sea más rápido y más pequeño. Hersam también planea continuar escalando el dispositivo para fines de fabricación.
"Creemos que el memtransistor puede ser un elemento de circuito fundamental para nuevas formas de computación neuromórfica", dijo. "Sin embargo, hacer decenas de dispositivos, como lo hemos hecho en nuestro documento, es diferente a hacer mil millones, como se hace con la tecnología de transistores convencionales de hoy. Hasta ahora, no vemos ninguna barrera fundamental que impida una mayor escala de nuestro enfoque".
