{"id":16888,"date":"2022-06-17T02:00:06","date_gmt":"2022-06-17T02:00:06","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16888"},"modified":"2022-06-17T02:00:06","modified_gmt":"2022-06-17T02:00:06","slug":"el-mit-desarrolla-un-chip-que-permite-una-comunicacion-optica-entre-capas-mediante-led","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16888","title":{"rendered":"El MIT desarrolla un chip que permite una comunicaci\u00f3n \u00f3ptica entre capas mediante LED"},"content":{"rendered":"
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Los ingenieros del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>) han desarrollado un chip de inteligencia artificial y reconfigurable que posee un dise\u00f1o tipo Lego. El dise\u00f1o consta de capas alternas de elementos de detecci\u00f3n y procesamiento, junto con diodos emisores de luz (LED) que permiten que las capas del chip se comuniquen \u00f3pticamente.<\/p>\n

\"Chip
El nuevo chip utiliza la luz para transmitir la informaci\u00f3n, al tiempo que se puede reconfigurar para agregar nuevos sensores o procesadores actualizados.<\/figcaption><\/figure>\n

El dise\u00f1o del MIT utiliza luz, en lugar de cables f\u00edsicos, para transmitir informaci\u00f3n a trav\u00e9s del chip, lo que permite que el chip se pueda reconfigurar mediante capas que se pueden intercambiar o apilar, por ejemplo, para agregar nuevos sensores o procesadores actualizados.<\/p>\n

Los investigadores aplicar\u00e1n este nuevo dise\u00f1o a diferentes tipos de dispositivos, como sensores autosuficientes y otros dispositivos electr\u00f3nicos que funcionan de forma independiente de cualquier recurso central o distribuido, como supercomputadoras o computaci\u00f3n basada en la nube.<\/p>\n

Reconocimiento de im\u00e1genes<\/h2>\n

El dise\u00f1o del equipo est\u00e1 actualmente configurado para realizar tareas b\u00e1sicas de reconocimiento de im\u00e1genes. Lo hace a trav\u00e9s de una capa de sensores de imagen, LED y procesadores hechos de sinapsis artificiales: conjuntos de resistencias de memoria o memristores<\/a> que el equipo desarroll\u00f3 previamente, que juntos funcionan como una red neuronal f\u00edsica. Cada matriz se puede entrenar para procesar y clasificar se\u00f1ales directamente en un chip, sin necesidad de software externo o conexi\u00f3n a Internet.<\/p>\n

En su nuevo dise\u00f1o de chip, los investigadores combinaron sensores de imagen con conjuntos de sinapsis artificiales, cada uno de los cuales entrenaron para reconocer ciertas letras, en este caso, M, I y T. Mientras que un enfoque convencional ser\u00eda transmitir las se\u00f1ales de un sensor a un procesador a trav\u00e9s de cables f\u00edsicos, el equipo fabric\u00f3 un sistema \u00f3ptico entre cada sensor y la matriz de sinapsis artificial para permitir la comunicaci\u00f3n entre las capas, sin necesidad de una conexi\u00f3n f\u00edsica.<\/p>\n

El sistema de comunicaci\u00f3n \u00f3ptica del equipo consta de fotodetectores y LED emparejados, cada uno con un patr\u00f3n de p\u00edxeles diminutos. Los fotodetectores constituyen un sensor de imagen para recibir datos y los LED para transmitir datos a la siguiente capa. Cuando una se\u00f1al (por ejemplo, la imagen de una letra) llega al sensor de imagen, el patr\u00f3n de luz de la imagen codifica una cierta configuraci\u00f3n de p\u00edxeles LED, que a su vez estimula otra capa de fotodetectores, junto con una matriz de sinapsis artificial, que clasifica la se\u00f1al seg\u00fan en el patr\u00f3n y la fuerza de la luz LED entrante.<\/p>\n

Dise\u00f1o del chip<\/h2>\n

El equipo fabric\u00f3 un solo chip, con un n\u00facleo de computaci\u00f3n que med\u00eda unos 4 mil\u00edmetros cuadrados, el tama\u00f1o de un trozo de confeti. El chip est\u00e1 apilado con tres bloques de reconocimiento de im\u00e1genes, cada uno de los cuales comprende un sensor de imagen, una capa de comunicaci\u00f3n \u00f3ptica y una matriz de sinapsis artificial para clasificar una de las tres letras, M, I o T. Los investigadores proyectaron una imagen pixelada de las letras de forma aleatoria en el chip y midi\u00f3 la corriente el\u00e9ctrica que cada matriz de red neuronal produjo en respuesta. Cuanto mayor sea la corriente, mayor ser\u00e1 la posibilidad de que la imagen sea la letra que la matriz particular est\u00e1 entrenada para reconocer.<\/p>\n

El equipo descubri\u00f3 que el chip clasificaba correctamente las im\u00e1genes claras de cada letra, pero ten\u00eda menos capacidad de distinguir entre im\u00e1genes borrosas, por ejemplo, entre la I y la T. Sin embargo, los investigadores pudieron cambiar r\u00e1pidamente la capa de procesamiento del chip por una mejor.<\/p>\n

Los investigadores planean agregar m\u00e1s capacidades de detecci\u00f3n y procesamiento al chip, y prev\u00e9n que las aplicaciones sean ilimitadas. Otra idea es desarrollar chips modulares, integrados en la electr\u00f3nica, para que los consumidores puedan elegir entre los \u00faltimos sensores y procesadores.<\/p>\n

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