Dispositivos neuromórficos compatibles con CMOS para la percepción y el cálculo neuromórfico: una revisión

Resumen La computación neuromórfica es un paradigma de computación inspirado en el cerebro que tiene como objetivo construir sistemas de computación eficientes, de bajo consumo energético y adaptativos al emular los mecanismos de procesamiento de información de los sistemas neuronales biológicos. En el núcleo de la computación neuromórfica se encuentran los dispositivos neuromórficos que imitan las funciones y dinámicas de las neuronas y sinapsis, permitiendo la implementación en hardware de redes neuronales artificiales. Se han propuesto varios tipos de dispositivos neuromórficos basados en diferentes mecanismos físicos, como dispositivos de conmutación resistiva y transistores de doble capa eléctrica. Estos dispositivos han demostrado una variedad de funciones neuromórficas, como almacenamiento multistable, plasticidad dependiente del tiempo de picos, filtrado dinámico, etc. Para lograr sistemas de computación neuromórfica de alto rendimiento, es esencial fabricar dispositivos neuromórficos compatibles con el proceso de fabricación de semiconductores de óxido metálico complementario (CMOS). Esto mejora la fiabilidad y estabilidad del dispositivo y es favorable para lograr chips neuromórficos con alta densidad de integración y bajo consumo de energía. Esta revisión resume los dispositivos neuromórficos compatibles con CMOS y discute su emulación de funciones sinápticas y neuronales, así como sus aplicaciones en la percepción y el cálculo neuromórfico. Destacamos los desafíos y oportunidades para el desarrollo adicional de dispositivos y sistemas neuromórficos compatibles con CMOS.