Desarrollo de un dispositivo optoelectrónico que replica la visión humana para el procesamiento de información
La visión humana es fundamental para interpretar el entorno que nos rodea, y recientes investigaciones sugieren que nuestro sistema visual opera de manera jerárquica, procesando la información en diferentes niveles. Desde la percepción de estímulos sensoriales básicos hasta habilidades cognitivas avanzadas, esta complejidad ha llevado a científicos informáticos a buscar maneras de replicar esta estructura en sistemas artificiales. Una de las estrategias propuestas es la computación in-sensor, que integra funciones de detección, memoria y procesamiento en un único dispositivo.
Recientemente, investigadores de la Universidad de Tsinghua han desarrollado un prometedor dispositivo optoelectrónico que abre nuevas posibilidades en la computación in-sensor. Este avance, presentado en un artículo en la revista *Nature Nanotechnology*, consiste en un array completamente integrado de memristores optoelectrónicos (OEM), componentes que permiten tanto el procesamiento como el almacenamiento de información. Según los autores del estudio, Heyi Huang, Xiangpeng Liang y sus colegas, la integración a gran escala de estos dispositivos con circuitos de semiconductor de óxido metálico complementario (CMOS) ha sido un desafío, y su trabajo marca un avance significativo en este campo.
El dispositivo diseñado por el equipo utiliza tanto electricidad como luz para procesar y almacenar información de manera simultánea, lo que es esencial para las aplicaciones de computación in-sensor. La estructura de los memristores incluye múltiples capas de materiales que se superponen, lo que les otorga diferentes modos de operación configurables. Estos modos permiten al sistema emular el procesamiento jerárquico de la información característico del sistema visual humano. En experimentos iniciales, el dispositivo mostró resultados prometedores al ejecutar algoritmos de visión por computadora, logrando una alta precisión en diversas tareas visuales mientras consume significativamente menos energía que las unidades de procesamiento gráfico convencionales.
