En la Universidad Electrotécnica Estatal de San Petersburgo "LÉTI" ha comenzado a funcionar el laboratorio "Electrónica neuromórfica y computación en memoria". El objetivo principal de la división es crear sistemas informáticos de bajo consumo que funcionen según los principios de las neuronas biológicas. Según la directora del laboratorio, Natalia Andreeva, las investigaciones para 2025 permitieron unir los esfuerzos de especialistas en ciencia de los materiales, TI, diseño de circuitos y ASIC, lo que se convirtió en la base para la formación de una nueva dirección científica.
Las computadoras neuromórficas se diferencian de las análogas clásicas en su capacidad para realizar operaciones paralelas con un consumo de energía mínimo, 1000 veces menor que el de los aceleradores gráficos. Dichos sistemas pueden aprender, adaptarse a las tareas y aplicarse en el aprendizaje automático, incluidas las tecnologías de inteligencia artificial. El laboratorio se centrará en el desarrollo de bloques integrales para redes neuronales autónomas de bajo consumo, así como en el software y hardware para dispositivos neuromórficos.
Un aspecto importante será el programa educativo para los estudiantes de la dirección "Electrónica y nanoelectrónica". Los estudiantes tendrán acceso al estudio de componentes modernos, desde transistores hasta estructuras ultrarrápidas. Esto garantizará la competitividad de los graduados en el mercado laboral, incluida la cooperación con los socios del laboratorio: el Centro de Innovación "Electrónica Inteligente - Valdái" y el Instituto I.M. Séchenov de la Academia de Ciencias de Rusia.
Los desarrollos de LÉTI sitúan a Rusia entre los países que investigan las tecnologías neuromórficas. A diferencia de las GPU tradicionales, dichos sistemas son capaces de procesar datos sin la transmisión constante de información entre el procesador y la memoria, lo que acelera los cálculos. Soluciones similares ya se están probando en el extranjero: por ejemplo, los chips Intel Loihi. Sin embargo, el enfoque ruso se centra en la integración de la base de memristores, lo que podría ser la clave para crear dispositivos compactos y de bajo consumo para la robótica, el IoT y las neurointerfaces.
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