Neuromorphic Computing with oxide and spintronic devices

Abstract

En los últimos años, el campo de la inteligencia artificial ha sufrido un crecimiento exponencial, buscando realizar cada vez tareas más complejas. Esto ha traído consigo grandes avances tecnológicos, pero también ha derivado en un gran incremento del consumo energético por parte de los sistemas de computación convencionales que realizan estas tareas. La causa principal de esto proviene del empleo de sistemas basados en la arquitectura Von Neuman, una arquitectura secuencial con memoria y procesador separados que dista mucho de la del cerebro humano, donde el procesamiento (neuronas) y la memoria (sinapsis) están enlazados entre sí en una arquitectura de computación altamente paralela. La computación neuromórfica busca solventar este problema, implementando arquitecturas en paralelo que entrelacen la memoria y el procesador directamente en hardware, para lo que hace falta desarrollar dispositivos que reproduzcan comportamientos cruciales para el funcionamiento del cerebro...

In recent years, the field of artificial intelligence has undergone exponential growth, seeking to perform increasingly complex tasks. This has brought with it great technological advances but has also led to a large increase in energy consumption by the systems in which they are executed. The main cause of this comes from the use of systems based on the Von Neuman architecture, a sequential architecture with separate memory and processor that is far from that of the human brain, where processing (neurons) and memory (synapses) are entangled in a highly parallel architecture. Neuromorphic computing seeks to solve this problem by implementing parallel architectures that entangle memory and processor directly in hardware, which requires the development of devices that reproduce behaviors crucial to the functioning of the brain...