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Título original:
Memristors for Neuromorphic Circuits and Artificial Intelligence Applications
Contenido del libro:
La Inteligencia Artificial (IA) ha encontrado muchas aplicaciones en la última década gracias a la cada vez mayor potencia de cálculo. Las redes neuronales artificiales se inspiran en la estructura del cerebro y consisten en la interconexión de neuronas artificiales a través de sinapsis artificiales.
El entrenamiento de estos sistemas requiere enormes cantidades de datos y, una vez entrenada la red, puede reconocer datos imprevistos y proporcionar información útil. Las llamadas redes neuronales en espiga se comportan de forma similar al funcionamiento del cerebro y son muy eficientes desde el punto de vista energético. Hasta el momento, tanto las redes neuronales de spiking como las convencionales se han implementado en programas de software que se ejecutan en unidades de computación convencionales.
Sin embargo, este enfoque requiere una gran potencia de cálculo, un gran espacio físico y es ineficiente desde el punto de vista energético. Por ello, cada vez hay más interés en desarrollar herramientas de IA implementadas directamente en hardware.
Las primeras demostraciones de hardware se han basado en circuitos CMOS para las neuronas y protocolos de comunicación específicos para las sinapsis. Sin embargo, para aumentar aún más la velocidad de entrenamiento y la eficiencia energética al tiempo que se reduce el tamaño del sistema, se está explorando la combinación de neuronas CMOS con sinapsis de memristores.
El memristor es una resistencia con memoria que se comporta de forma similar a las sinapsis biológicas. Este libro explora el estado del arte de los circuitos neuromórficos que implementan redes neuronales con memristores para aplicaciones de IA.
