Un transistor innovador promete revolucionar la computación en el borde con lógica difusa reconfigurable

In Ciencia y Tecnología
diciembre 25, 2024

Avances en transistores para sistemas de lógica difusa en dispositivos de computación en el borde

El desarrollo de dispositivos de computación en el borde, que operan cerca de la fuente de datos en lugar de depender de grandes centros de datos, representa un avance significativo en la reducción de la latencia, especialmente en aplicaciones en tiempo real. Sin embargo, implementar algoritmos de aprendizaje profundo en estos dispositivos ha sido un reto debido a sus limitaciones en cuanto a potencia y recursos computacionales. En este contexto, los sistemas de lógica difusa, que se basan en razonamiento aproximado en lugar de procesos lógicos binarios, se perfilan como una solución prometedora.

Recientemente, un equipo de investigadores de la Universidad del Sur de California, la Universidad Northwestern, la Universidad de Hong Kong y la Academia China de Ciencias ha desarrollado un nuevo transistor de unión interfacial de van der Waals (vdW-IJT) que podría ser empleado para crear hardware de lógica difusa reconfigurable. Este transistor, que se basa en disulfuro de molibdeno (MoS2), un material prometedor en la fabricación de dispositivos electrónicos, permite la generación de funciones de membresía con un menor consumo energético, atendiendo así a la demanda de dispositivos más eficientes en cuanto a energía.

La principal ventaja del vdW-IJT radica en su capacidad para generar de manera intrínseca funciones de membresía en forma de campana o π dentro de un único dispositivo, mientras que la tecnología CMOS clásica requiere múltiples transistores para lograr lo mismo. Este avance no solo permite la miniaturización del hardware, sino que también promueve la creación de circuitos de lógica difusa que pueden controlar sistemas no lineales. Los investigadores han integrado estos transistores con circuitos periféricos para desarrollar hardware que ha demostrado ser efectivo en tareas de segmentación de imágenes utilizando redes neuronales convolucionales. Este enfoque abre la puerta a nuevas arquitecturas computacionales que podrían llevar la computación más allá de los centros de datos, acercando el procesamiento de información a los dispositivos locales y mejorando la eficiencia de aplicaciones como el control de movimientos robóticos y vehículos autónomos.

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