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Desarrollan un método para el aprendizaje espontáneo de redes neuronales de memristor

24.03.2021

Un equipo internacional de investigadores afiliados al Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan (UNIST) y la Universidad de Tsinghua en China ha presentado una nueva tecnología que puede mejorar la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales artificiales.

El método propuesto explota la "deriva de la resistencia" (aumento de la resistencia eléctrica) de un material de cambio de fase en la memoria del semiconductor durante el entrenamiento. Las actualizaciones de información se registran aumentando la resistencia eléctrica en el memristor, que actúa como una sinapsis y, además, tiene en cuenta la relación entre la plantilla cambiante y los datos de entrenamiento.

La eficacia de este método se demostró utilizando matrices de memristores de cambio de fase (PCM) experimentales que funcionaban como una red neuronal. En las pruebas para clasificar texto escrito a mano que constaba de números del 0 al 9, dichos dispositivos mostraron el efecto de mejorar la capacidad de aprendizaje en aproximadamente un 3%. En particular, la precisión de reconocimiento del número 8, que tradicionalmente es difícil de clasificar en forma manuscrita, ha aumentado significativamente. La capacidad de aprendizaje ha mejorado debido al patrón de actualización de sinapsis, que cambia según la complejidad de la clasificación.

Una ventaja importante del nuevo método es que se puede mejorar la capacidad de aprendizaje sin costos adicionales de energía, ya que la resistencia del PCM aumenta espontáneamente debido a la relajación estructural después de la transición a la fase amorfa.

Los investigadores esperan que sus resultados contribuyan al desarrollo de algoritmos de aprendizaje que utilicen las propiedades de los dispositivos memristor y abran una nueva dirección en el desarrollo de chips informáticos neuromórficos.

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