Utilizan aprendizaje automático directamente en la memoria de una computadora

^{IBM Research}

Especialistas de IBM pudieron ejecutar un algoritmo de aprendizaje automático directamente en la memoria del dispositivo y no en el procesador. Para hacer esto, usaron una memoria de cambio de fase, que puede encontrarse no solo en estado de cero y uno, sino también en estados intermedios. El artículo fue publicado en la revista Nature Communications.

^{Principio de funcionamiento de la célula de la memoria. / 'Nature Communications', 2017}

Los investigadores crearon una memoria de cambio de fase basado en GeSbTe aleado. Cada célula de la memoria es un pequeño volumen de este material, que se coloca entre dos electrodos. En su estado normal, el material tiene una estructura cristalina. Para cambiar el valor de la célula, dejan pasar una corriente pulsante a través del material, que derrite parte de su volumen. Si esta corriente se detiene bruscamente, el material se enfría rápido y se solidifica, pero no en la fase cristalina, sino en la fase amorfa. Dado que su forma amorfa conduce mal la corriente, regulando su volumen en relación al cristalino se puede escribir en la célula no solo valores binarios (uno o cero), sino también valores intermedios.

^{Procesamiento de datos por un chip. / 'Nature Communications', 2017}

Los investigadores crearon un chip basado en esta memoria, que consta de tres millones de células. Como ejemplo tomaron un conjunto de datos sobre el tiempo de 270 estaciones meteorológicas de EE. UU., en la que cada hora se marcaba como lluvioso o no. Teniendo en cuenta de que los datos alteraron la conductividad de la célula, los investigadores pudieron establecer una correlación entre los datos de diferentes estaciones meteorológicas. Luego verificaron estos resultados utilizando el método k-means. Resultó que en 245 de 270 casos, el método dio el mismo cálculo. Los investigadores observan que tales chips pueden ser potencialmente utilizados en computadoras clásicas con la arquitectura de von Neumann.

Grigory Kopiev

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