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Ondas acústicas dan al hardware de IA controles de memoria separados
Un dispositivo de la Universidad Sungkyunkwan utiliza señales eléctricas para la memoria a largo plazo y ondas acústicas para restablecer las señales a corto plazo.
Imagen: TechXplore
Un equipo de investigación de la Universidad Sungkyunkwan ha desarrollado una sinapsis artificial que separa la memoria a largo plazo de la memoria a corto plazo dentro de un solo dispositivo. El sistema utiliza señales eléctricas para almacenar información a largo plazo y ondas acústicas superficiales (SAW) para controlar las señales a corto plazo.
Dirigido por el profesor Il Jeon del Departamento de Nano Engineering de la universidad y del Sungkyunkwan Advanced Institute of Nanotechnology, el equipo incluyó al Dr. Sihyeok Kim y al Dr. Jang Woo Lee. Sus hallazgos fueron publicados en ACS Nano.
Cómo las ondas acústicas controlan la memoria a corto plazo
El dispositivo combina un memristor de disulfuro de molibdeno (MoS₂) en monocapa con un dispositivo de SAW en una misma plataforma. La estimulación eléctrica establece la memoria a largo plazo, mientras que las ondas acústicas sin contacto crean o borran de forma selectiva la memoria a corto plazo sin alterar el estado almacenado.
Al ajustar la intensidad de las ondas SAW, el ancho de pulso y el intervalo, los investigadores reprodujeron la plasticidad sináptica biológica a corto plazo. También manipularon repetidamente la memoria a corto plazo sin dañar la memoria a largo plazo almacenada eléctricamente —una limitación de los memristores convencionales, que normalmente usan estimulación eléctrica para ambas funciones.
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96.1% de precisión en computación en reservorio
El dispositivo funcionó sin degradación del rendimiento después de más de 10,000 segundos de uso repetido. En una tarea de clasificación de caracteres mediante computación en reservorio, alcanzó una precisión de reconocimiento del 96.1%.
«Este estudio es significativo porque presenta una nueva plataforma de dispositivos neuromórficos en la que la memoria a largo plazo almacenada eléctricamente puede preservarse mientras que solo la memoria a corto plazo se controla de forma selectiva y sin contacto mediante ondas acústicas superficiales.»
Los investigadores dijeron que planean combinar la integración a gran escala con el control por SAW en un amplio rango de frecuencias para desarrollar semiconductores de IA y sistemas de computación neuromórfica más eficientes energéticamente.
El artículo, “Surface Acoustic Wave-Guided Reconfigurable Memristor”, fue publicado en ACS Nano en 2026. DOI: 10.1021/acsnano.6c01958.
AI Editor
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vía TechXplore
