El Centro de Ingeniería Neuromórfica del Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea en el artículo Three-Terminal Ovonic Threshold Switch (3T-OTS) with Tunable Threshold Voltage for Versatile Artificial Sensory Neurons, presenta el desarrollo de "neuronas sensoriales artificiales" claves en la tecnología denominada "computación en el sensor" de baja potencia y alta eficiencia capaz de imitar el procesamiento de la información del sistema nervioso humano.
La citada tecnología emerge como inteligencia artificial (IA) de próxima generación para superar las debilidades ambientales de la IA al consumir mucha energía no solo para controlar el sistema también para transmitir datos. Las neuronas refinan grandes estímulos externos (recibidos por órganos sensoriales como ojos, nariz, boca, oídos y piel) en información en forma de picos; y, por lo tanto, juegan un papel importante al permitir que el cerebro se integre rápidamente y realice tareas complejas como la cognición, el aprendizaje, el razonamiento, la predicción y el juicio, con poca energía. En el artículo se presenta una estructura simple y versátil de neuronas sensoriales artificiales basada en un nuevo interruptor de umbral ovónico (dispositivo para el cambio de no conductor a un estado
semiconductor al aplicar un cierto voltaje mínimo) de tres terminales (3T-OTS) que puede controlar el voltaje de conmutación para simular el comportamiento de las neuronas y encontrar y abstraer patrones rápidamente entre grandes cantidades de datos de entrada. Al conectar un sensor al tercer electrodo del dispositivo 3T-OTS (convierte los estímulos externos en voltaje) fue posible realizar un dispositivo de neurona sensorial para cambiar los patrones de picos de acuerdo con los estímulos externos. El equipo de investigación logró crear un dispositivo de neurona visual artificial capaz de imitar el método de procesamiento-información de los órganos sensoriales humanos mediante la combinación de un 3T-OTS y un fotodiodo. Al conectar un dispositivo de neurona visual artificial con una red neuronal artificial imitadora del centro visual del cerebro, el equipo pudo distinguir las infecciones por COVID-19 de las provocadas por la neumonía viral con una precisión de alrededor del 86,5 % mediante el aprendizaje a través de imágenes radiografías de tórax.
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| Crédito: Centro de Ingeniería Neuromórfica. Instituto de Ciencia y Tecnología. Corea |
La experimentación convierte al 3T-OTS en un sistema muy prometedor para aplicaciones en sistemas sensoriales neuromórficos, proporcionando un componente básico para dispositivos informáticos sensores de bajo consumo.
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