Un dispositivo bioinspirado reduce el consumo energético
A medida que entramos en la era de la computación omnipresente, cada vez más objetos cotidianos llevan incorporados microprocesadores a fin de facilitarnos la vida. Para lograrlo, estos sistemas deben funcionar de manera continua y malgastar el mínimo de energía, todo ello a la vez que extraen información compacta y útil de datos ruidosos y, a menudo, incompletos obtenidos mediante varios sensores en tiempo real. Gracias a sus capacidades de computación en memoria y basada en eventos, las arquitecturas neuromórficas híbridas y memristivas de semiconductores complementarios de óxido de metal ofrecen un sustrato material idóneo para dichas tareas. Los investigadores, con el apoyo parcial del proyecto financiado con fondos europeos MeM-Scales, se propusieron demostrar todo el potencial de este sistema. Para ello, desarrollaron un sistema de localización de objetos bioinspirado y basado en eventos que combina sensores de transductor ultrasónico micromecanizado piezoeléctrico (PMUT, por sus siglas en inglés) con un mapa computacional neuromórfico basado en la RRAM. Su artículo, publicado en la revista «Nature Communications», describe cómo el método neuromórfico propuesto ha permitido reducir el consumo energético en cinco órdenes de magnitud en comparación con los sistemas de localización tradicionales basados en microcontroladores.
Inspirado en la naturaleza
La inspiración de este sistema surgió de la neuroanatomía de la lechuza común. «Nuestra propuesta representa un primer paso en la demostración del concepto de un sistema biológicamente inspirado para mejorar la eficiencia de la computación», señala la doctora Elisa Vianello, autora principal del estudio, en una noticia publicada en «EE Times». «Allana el camino hacia sistemas complejos que ejecutan tareas todavía más sofisticadas a fin de resolver problemas reales al combinar información extraída de distintos sensores. Prevemos que este tipo de método de concepción de un sistema bioinspirado resultará fundamental para construir la próxima generación de dispositivos perimetrales con inteligencia artificial, en los cuales se procesa la información de forma local y con recursos mínimos. En concreto, creemos que los insectos y los pequeños animales son una gran fuente de inspiración en cuanto a la combinación eficaz de computación y tratamiento de la información sensorial. Gracias a los últimos avances tecnológicos, podemos combinar sensores innovadores y una computación avanzada basada en la RRAM para construir sistemas de consumo ultrabajo de energía», declara Vianello, científica principal del Laboratorio de Electrónica y Tecnología de la Información CEA-Leti de la Comisaría de Energía Atómica y Energías Alternativas de Francia, entidad coordinadora del proyecto MeM-Scales. El equipo de investigación realizó mediciones del sistema compuesto por detectores de coincidencia basados en la RRAM, circuitos de línea de retardo y un sensor de ultrasonidos totalmente personalizado. Utilizaron los resultados experimentales para calibrar las simulaciones a nivel del sistema. A continuación, dichas simulaciones sirvieron para estimar la eficacia energética y la resolución angular del modelo de localización de objetos. Los resultados mostraron una eficacia energética mucho mayor que la eficacia de un microcontrolador al efectuar la misma tarea. «El objetivo es, como siempre, lograr la mayor eficiencia energética para el nivel de rendimiento necesario en una aplicación concreta. Sin suda es posible aportar otras mejoras en materia de eficacia energética gracias a nuestro sistema», señala Vianello. El estudio demostró que la combinación de sensores visuales, como las cámaras con sensores de visión dinámica, y de un sensor auditivo basado en PMUT debería estudiarse para desarrollar futuros robots de consumo. El proyecto MeM-Scales (Memory technologies with multi-scale time constants for neuromorphic architectures) finalizará en junio de 2023. Para más información, consulte: Sitio web del proyecto MeM-Scales
Palabras clave
MeM-Scales, sistema, eficacia energética, memoria de acceso aleatorio resistiva, RRAM, sensor, transductor ultrasónico micromecanizado piezoeléctrico, PMUT