Wafer-scale integration of atomically thin metal oxide in memtransistor arrays for artificial neural networks
Este artículo reporta la síntesis a escala de oblea de películas de SnO impresas con metal líquido de alta calidad y baja temperatura para construir arreglos de memtransistores altamente uniformes y de eficiencia de rendimiento que emulan con éxito la plasticidad sináptica y realizan tareas robustas de procesamiento y restauración de imágenes en redes neuronales basadas en hardware.
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Las computadoras modernas son increíblemente rápidas procesando números, pero tienen dificultades con el tipo de aprendizaje y reconocimiento de patrones que los cerebros humanos realizan sin esfuerzo. Esto se debe a que las computadoras tradicionales separan su memoria, donde se almacenan los datos, de sus procesadores, donde se realizan los cálculos. Para resolver un problema, la máquina debe transportar constantemente la información de un lugar a otro, un proceso que consume enormes cantidades de energía y ralentiza todo. Los científicos están intentando construir un nuevo tipo de computadora que imite la arquitectura del cerebro, donde la memoria y el cálculo ocurren en el mismo lugar. En el cerebro humano, esto se logra mediante las sinapsis, las diminutas uniones entre las células nerviosas que pueden fortalecerse o debilitarse con el tiempo para almacenar recuerdos. Para recrear esto en silicio, los investigadores están desarrollando sinapsis artificiales: dispositivos electrónicos que pueden cambiar su resistencia eléctrica para imitar cómo aprenden las conexiones biológicas. El desafío ha sido fabricar estos dispositivos en grandes cantidades, con una consistencia perfecta y a una temperatura lo suficientemente baja como para ser compatibles con las líneas de fabricación utilizadas para los chips de computadora estándar.
Un equipo de investigadores ha dado ahora un paso significativo hacia la resolución de este rompecabezas de fabricación al crear un enorme arreglo de estas sinapsis artificiales en una sola oblea de silicio. Se centraron en un material específico: una película ultrafina de óxido de estaño, un óxido metálico de solo unos pocos átomos de espesor. Si bien los óxidos metálicos son prometedores para este trabajo porque pueden atrapar cargas eléctricas para almacenar información, hacerlos de manera uniforme en una superficie grande ha sido difícil. Los métodos anteriores a menudo resultaban en películas con agujeros, grosor desigual o impurezas que causaban que los dispositivos electrónicos fallaran o se comportaran de manera impredecible. Los investigadores necesitaban una forma de cultivar este material de manera rápida y limpia sin utilizar el calor extremo que dañaría los delicados circuitos ya construidos en el chip.
Para lograr esto, el equipo desarrolló una técnica que llaman impresión de metal líquido asistida por electrostática. Comenzaron con un estanque de estaño fundido, un metal que es líquido a temperaturas relativamente bajas. Mientras el estaño reposaba en el aire, una piel de óxido de estaño, de tamaño atómico y natural, se formó en su superficie. Los investigadores luego limpiaron suavemente esta superficie líquida para eliminar cualquier capa de óxido vieja y sucia, exponiendo una piel fresca y limpia. Tocaron cuidadosamente esta superficie fresca contra una gran oblea de silicio de dos pulgadas. Debido a las fuerzas eléctricas entre los materiales, la fina piel de óxido se desprendió del estaño líquido y se adhirió a la oblea de silicio, dejando atrás una película perfecta y uniforme. Todo este proceso ocurrió a una temperatura de 225 grados Celsius, lo cual es lo suficientemente frío como para ser compatible con las etapas finales de la fabricación de chips estándar. El resultado fue una hoja prístina y continua de óxido de estaño que cubría toda la oblea, libre de arrugas o huecos.
Con esta película de alta calidad en mano, los investigadores construyeron una cuadrícula de 1,024 dispositivos electrónicos individuales, dispuestos en un cuadrado de 32 por 32. Cada dispositivo actúa como un memtransistor, un componente que puede tanto almacenar una memoria como procesar una señal. Cuando probaron la cuadrícula completa, encontraron que el 96.9% de los dispositivos funcionaban perfectamente. Esta es una tasa de éxito notablemente alta, que supera con creces los estándares requeridos para las tecnologías de memoria actuales. Los dispositivos mostraron un comportamiento consistente en toda la oblea, lo que significa que un dispositivo se desempeñaba casi exactamente igual que su vecino. Esta uniformidad es crítica porque si los dispositivos varían demasiado, la computadora no puede aprender o recordar cosas de manera confiable. Los investigadores también descubrieron que los dispositivos podían cambiar entre diferentes niveles de resistencia de manera muy fluida, lo que les permite almacenar una amplia gama de valores, de forma muy similar a las variaciones en la fuerza de las conexiones de un cerebro real.
El equipo puso entonces estos dispositivos a trabajar programándolos para realizar tareas que requieren aprendizaje. Primero, utilizaron el arreglo para actuar como una red neuronal convolucional, un tipo de inteligencia artificial utilizada para el procesamiento de imágenes. Programaron los dispositivos con patrones específicos de resistencia para actuar como filtros que pudieran detectar bordes en una imagen, como el contorno de un edificio o un rostro. Cuando introdujeron una imagen en el hardware, los dispositivos la procesaron en paralelo, y el resultado fue casi idéntico al que produciría un programa de software estándar. El hardware fue capaz de extraer características como líneas verticales, líneas horizontales y detalles en relieve con alta precisión, demostrando que los dispositivos físicos podían manejar operaciones matemáticas complejas sin necesidad de un procesador tradicional.
A continuación, los investigadores probaron la capacidad del arreglo para actuar como una red de Hopfield, un tipo de sistema de memoria que puede recordar una imagen completa incluso cuando se le presenta una versión ruidosa o incompleta de la misma. Almacenaron varias imágenes simples, como una camiseta, en la memoria de la red utilizando el conjunto de datos Fashion-MNIST. Cuando presentaron a la red una versión corrupta de estas imágenes, llena de estática aleatoria, el sistema reconstruyó con éxito las imágenes originales y claras. Incluso cuando el ruido era muy intenso, el sistema pudo recuperar la imagen con alta precisión. Al comparar este rendimiento con sistemas similares construidos con otros tipos de tecnología de memoria, los dispositivos de óxido de estaño fueron superiores, manteniendo la claridad donde los otros se volvían borrosos o fallaban. Esto sugiere que la forma específica en que estos dispositivos de óxido de estaño almacenan y recuperan la información es excepcionalmente estable y confiable.
El éxito de este proyecto radica en la combinación de un método de fabricación sencillo y de baja temperatura y las propiedades únicas del material de óxido de estaño. Al utilizar la técnica de impresión de metal líquido, los investigadores evitaron el calor elevado y los complejos procesos químicos que suelen limitar el tamaño y la calidad de estos dispositivos. Los sinapsis artificiales resultantes no solo son uniformes y confiables, sino que también son capaces de realizar el trabajo pesado requerido para la inteligencia artificial. Este trabajo demuestra que es posible construir sistemas de computación a gran escala, inspirados en el cerebro, utilizando materiales que son compatibles con las fábricas de chips existentes. Aunque la tecnología aún se encuentra en fase de investigación, la capacidad de crear arreglos tan grandes y de alta calidad de sinapsis artificiales acerca significativamente la realidad del sueño de las computadoras inspiradas en el cerebro y de bajo consumo energético.
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