Ilustración esquemática del nuevo dispositivo memristive. Crédito: Nature Communications (2025). Doi: 10.1038/s41467-025-57543-W
Los llamados “memristores” consumen extremadamente poca potencia y se comportan de manera similar a las células cerebrales. Investigadores de Jülich, dirigidos por Ilia Valov, ahora han introducido nuevos componentes memristivos que ofrecen ventajas significativas sobre las versiones anteriores: son más robustos, funcionan en un rango de voltaje más amplio y pueden funcionar en modos analógicos y digitales. Estas propiedades podrían ayudar a abordar el problema del “olvido catastrófico”, donde las redes neuronales artificiales olvidan abruptamente la información previamente aprendida.
El problema del olvido catastrófico ocurre cuando las redes neuronales profundas están capacitadas para una nueva tarea. Esto se debe a que una nueva optimización simplemente sobrescribe una anterior. El cerebro no tiene este problema porque aparentemente puede ajustar el grado de cambio sináptico; Algo que los expertos llaman “metaplasticidad”.
Sospechan que es solo a través de estos diferentes grados de plasticidad que nuestro cerebro puede aprender permanentemente nuevas tareas sin olvidar el contenido antiguo. El nuevo memristor logra algo similar.
“Sus propiedades únicas permiten el uso de diferentes modos de conmutación para controlar la modulación del memristor de tal manera que la información almacenada no se pierde”, dice Ilia Valov del Instituto Peter Grünberg (PGI-7) en Forschungszentrum Jülich.
Candidatos ideales para dispositivos neuroinspirados
Los chips de computadora modernos están evolucionando rápidamente. Su desarrollo podría recibir un aumento adicional de los memristores, un término derivado de la memoria y la resistencia. Estos componentes son esencialmente resistencias con la memoria: su resistencia eléctrica cambia dependiendo del voltaje aplicado y, a diferencia de los elementos de conmutación convencionales, su valor de resistencia permanece incluso después de que el voltaje se apaga. Esto se debe a que los memristores pueden sufrir cambios estructurales, por ejemplo, debido a los átomos que depositan en los electrodos.
“Los elementos memristivos se consideran candidatos ideales para componentes informáticos neuro inspirados en el aprendizaje modelados en el cerebro”, dice Valov.
A pesar del progreso y los esfuerzos considerables, la comercialización de los componentes está progresando más lento de lo esperado. Esto se debe en particular a una tasa de falla a menudo alta en la producción y la breve vida útil de los productos. Además, son sensibles a la generación de calor o influencias mecánicas, lo que puede conducir a mal funcionamiento frecuente durante la operación.
“Por lo tanto, la investigación básica es esencial para controlar mejor los procesos a nanoescala”, dice Valov, quien ha estado trabajando en este campo de memristores durante muchos años. “Necesitamos nuevos materiales y mecanismos de conmutación para reducir la complejidad de los sistemas y aumentar el rango de funcionalidades”.
Es precisamente a este respecto que los químicos y científicos de materiales, junto con colegas alemanes y chinos, ahora han podido informar un éxito importante: “Hemos descubierto un mecanismo memristivo electroquímico fundamentalmente nuevo que es química y eléctricamente más estable”, explica Valov. El desarrollo ahora se ha publicado en la revista Nature Communications.
Un nuevo mecanismo para los memristores
“Hasta ahora, se han identificado dos mecanismos principales para el funcionamiento de los llamados memristores bipolares: ECM y VCM”, explica Valov. ECM significa metalización electroquímica y VCM para el mecanismo de cambio de valencia.
Los memristores de ECM forman un filamento metálico entre los dos electrodos, un pequeño “puente conductor” que altera la resistencia eléctrica y se disuelve nuevamente cuando el voltaje se invierte. El parámetro crítico aquí es la barrera de energía (resistencia) de la reacción electroquímica. Este diseño permite voltajes de conmutación bajos y tiempos de conmutación rápidos, pero los estados generados son variables y relativamente de corta duración.
Los memristores VCM, por otro lado, no cambian la resistencia a través del movimiento de los iones metálicos, sino a través del movimiento de iones de oxígeno en la interfaz entre el electrodo y el electrolito, modificando la llamada barrera de Schottky. Este proceso es relativamente estable, pero requiere altos voltajes de conmutación.
Cada tipo de memristor tiene sus propias ventajas y desventajas. “Por lo tanto, consideramos diseñar un memristor que combine los beneficios de ambos tipos”, explica Valov. Entre los expertos, esto anteriormente era imposible.
“Nuestro nuevo memristor se basa en un principio completamente diferente: utiliza un filamento hecho de óxidos metálicos en lugar de uno puramente metálico como ECM”, explica Valov. Este filamento está formado por el movimiento de iones de oxígeno y tantálio y es altamente estable, nunca se disuelve completamente. “Se puede pensar que es un filamento que siempre existe hasta cierto punto y solo se modifica químicamente”, dice Valov.
El novedoso mecanismo de conmutación es, por lo tanto, muy robusto. Los científicos también se refieren a él como un mecanismo de modificación de conductividad del filamento (FCM). Los componentes basados en este mecanismo tienen varias ventajas: son química y eléctricamente más estables, más resistentes a las altas temperaturas, tienen una ventana de voltaje más amplia y requieren voltajes más bajos para producir. Como resultado, se queman menos componentes durante el proceso de fabricación, la tasa de rechazo es más baja y su vida útil es más larga.
Solución de perspectiva para olvido catastrófico
Los diferentes estados de oxidación permiten que el memristor se opere en modo binario y/o analógico. Si bien las señales binarias son digitales y solo pueden generar dos estados, las señales analógicas son continuas y pueden asumir cualquier valor intermedio. Esta combinación de comportamiento analógico y digital es particularmente interesante para los chips neuromórficos porque puede ayudar a superar el problema del olvido catastrófico.
Los investigadores ya han implementado el nuevo componente memristive en un modelo de una red neuronal artificial en una simulación. En varios conjuntos de datos de imágenes, el sistema logró un alto nivel de precisión en el reconocimiento de patrones.
En el futuro, el equipo quiere buscar otros materiales para memristores que puedan funcionar aún mejor y más estable que la versión presentada aquí. “Nuestros resultados avanzarán aún más en el desarrollo de la electrónica para las aplicaciones ‘Computation-in Memory'”, dice Valov.
Más información: Shaochuan Chen et al, Memristores óhmicos electroquímicos para el aprendizaje continuo, Nature Communications (2025). Doi: 10.1038/s41467-025-57543-W
Proporcionado por el centro de investigación Juelich
Cita: novedosos memristores para superar el ‘olvido catastrófico’ de AI (2025, 20 de marzo) Recuperado el 22 de marzo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-03-memristors-ai-catasphic.html
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