Tecnologia Científica

Os pesquisadores fabricam portas lógicas com base em neuristores feitos de materiais 2D
Os sistemas de computação que emulam neurônios biológicos, como os sistemas de computação neuromórficos, no entanto, normalmente requerem vários dispositivos para concluir essas operações.
Por Ingrid Fadelli - 04/07/2021


Crédito: Chen et al.

Neurônios individuais no cérebro humano podem executar com eficiência as chamadas operações booleanas; um tipo de operações algébricas que incluem união, subtração e interseção. Os sistemas de computação que emulam neurônios biológicos, como os sistemas de computação neuromórficos, no entanto, normalmente requerem vários dispositivos para concluir essas operações.

Pesquisadores da Universidade Fudan e da Academia Chinesa de Ciências desenvolveram recentemente neuristores baseados em materiais bidimensionais (2D) que podem realizar operações lógicas individualmente, sem a necessidade de vários dispositivos. Esses neuristores, apresentados em um artigo publicado na Nature Electronics , poderiam permitir o desenvolvimento de sistemas de computação bioinspirados de melhor desempenho.

"O transistor proposto realiza computação lógica linear incluindo operações OR e AND com eficiência, mas permanece insuficiente para realizar computação lógica não linear, como operações XOR e XNOR."


"Em nosso trabalho anterior, propusemos uma arquitetura de transistor 2D de alta eficiência de área que pode realizar computação lógica de comutação fotográfica em uma única célula ", disse Peng Zhou, um dos pesquisadores que realizou o estudo, ao TechXplore. "O transistor proposto realiza computação lógica linear incluindo operações OR e AND com eficiência, mas permanece insuficiente para realizar computação lógica não linear, como operações XOR e XNOR."

Resultados de pesquisas recentes sugerem que um único neurônio humano é capaz de operações lógicas não lineares . O principal objetivo do estudo realizado por Zhou e seus colegas era projetar um único dispositivo eletrônico que pudesse imitar essa capacidade de computação lógica não linear de neurônios individuais no cérebro humano .

"Nossos neuristores para portas lógicas foram projetados com uma estrutura de porta dupla, empregando materiais 2D como materiais de canal", disse Zhou. "Especialmente, usamos polaridades diferentes de materiais 2D, incluindo recursos do tipo ambipolar, tipo n e p no neuristor para gerar diferentes operações lógicas. Portanto, um neuristor pode funcionar como uma porta lógica."

Para avaliar o dispositivo que eles projetaram e confirmar sua viabilidade, Zhou e seus colegas fabricaram circuitos de meio somador lógico e verificador de paridade usando um neuristor WSe 2 e um neuristor MoS 2 em uma configuração de dois transistores e dois resistores. Eles descobriram que os circuitos resultantes ofereciam uma economia de área de 78% em comparação com os circuitos com um projeto mais convencional utilizando portas MoS 2 .

"Demonstramos a operação lógica não linear utilizando totalmente o recurso do tipo ambipolar de materiais 2D, portanto, os neuristores com polaridades diferentes podem imitar a capacidade de computação lógica de um único neurônio humano para computação de alta eficiência", disse Zhou. "A viabilidade desses neuristores foi posteriormente validada usando-os para demonstrar um meio somador lógico de pegada pequena e uma rede neural binária de alta eficiência."

Em uma série de simulações onde eles rodaram uma rede neural binária baseada em um array 3D XNOR, os circuitos lógicos criados pelos pesquisadores alcançaram uma eficiência energética de 622,35 tera-operações por segundo por watt e um consumo de energia de 7,31 mW. No futuro, o neuristor e as portas lógicas projetadas por esta equipe de pesquisadores poderão ser usados ​​para desenvolver chips de computação neuromórfica que são menores, mais eficientes e consomem menos energia.

"Demonstramos a biblioteca lógica baseada em materiais 2D com diferentes polaridades, como MoS 2 , WSe 2 e BP, e diferentes neuristores geram diferentes operações lógicas", disse Zhou. "Como próximo passo, queremos adicionar a camada de memória à arquitetura do neuristor, de modo que a polaridade possa ser trocada pelas operações de memória em vez do tipo de material, o que significa que um neuristor geraria diferentes operações lógicas ."

 

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