Redes neuronales convolucionales para mejorar la grabación magnética

  • Noticias y Actualidad

disco duro

Científicos asiáticos han desarrollado un sistema basado en redes neuronales convolucionales para mejorar la detección de datos en los canales de grabación magnética. Mediante este tipo de redes se puede reducir hasta en un 74% la complejidad de la red empleada en el sistema de detección, logrando casi la misma densidad de almacenamiento efectiva que en los métodos actuales.

En los sistemas de grabación magnética de datos más avanzados se emplean métodos de detección de datos basados en redes neuronales, que permiten la localización de bits a través del procesamiento de imágenes bidimensionales. Esto permite incrementar la precisión en la lectura de datos, lo que a su vez ha permitido reducir el tamaño de las áreas que ocupan los bits en el soporte durante la grabación, incrementando mucho la densidad de área y, por lo tanto, la capacidad.

Existen diferentes propuestas similares para este tipo de sistemas, incluso empleando imágenes tridimensionales, pero ahora ha surgido la interesante propuesta de utilizar redes neuronales convolucionales. Esta idea proviene de un trabajo de investigación realizado por científicos de la Universidad Estatal de Washington, del Instituto de Tecnología de Nanjing (China) y del Instituto de Investigación de Infocom (Singapur).

Su idea es utilizar este tipo de redes (ConvNet) en lugar del clásico ecualizador de respuesta parcial y el detector de máxima verosimilitud para procesar directamente las señales de lectura no ecualizadas, generando lo que denominan “estimaciones suaves”. En su trabajo explican que han probado diferentes variaciones de ConvNet para su sistema detector, y el de mejor rendimiento, que emplea dos capas convolucionales, alcanza una densidad de área significativa, reduciendo mucho la complejidad del sistema.

Sus cifras indican que este modelo ofrece una densidad de almacenamiento de hasta 7,7489 Terabits por pulgada cuadrada en un canal de grabación magnética bidimensional. Gracias a su enfoque, se puede reducir la complejidad de la red en hasta un 74%, con una reducción mínima de la densidad de almacenamiento (-2,09%) en comparación con el detector actual de mayor rendimiento. Pero este enfoque tiene potencial de mejora, y cabe esperar que estos investigadores puedan optimizar su funcionamiento para mejorar la densidad de almacenamiento.

Más información

¿Cuál es el futuro del mercado de almacenamiento? ¿Qué tecologías son las más adecuadas? Si quieres obtener más información sobre un segmento en crecimiento puedes visitar las páginas de nuestros colaboradores NetApp y Synology