Inteligencia Artificial (IA)
Roberto Klatt
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- Hacia Aprendizaje analógico profundouna nueva zona de la Inteligencia Artificial (IA) estará apagado sinapsis artificiales construyó un nuevo tipo de procesador
- El rendimiento de cerebro artificial excede el Sinapsis del cerebro humano ya claro
- Este debería ser el caso en el futuro. poder de cómputo considerablemente mayor en el menor consumo de energía ser posible
Las sinapsis artificiales utilizadas en el aprendizaje analógico profundo, una nueva área de inteligencia artificial (IA), superan significativamente las sinapsis del cerebro humano.
Cambridge (Estados Unidos). Con el aprendizaje profundo analógico (ADL), los científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han establecido una nueva área de investigación en inteligencia artificial (IA). El equipo interdisciplinario está desarrollando una especie de sinapsis analógica artificial que debería permitir una potencia de cálculo significativamente mayor con un menor consumo de energía en el futuro.
Los investigadores del MIT ya han logrado crear sinapsis que superan el millón de sinapsis en el cerebro humano. Según un comunicado de prensa de la universidad, se ha logrado el siguiente paso. La versión actual de las sinapsis artificiales, fabricada con el material de silicato de fósforo de vidrio inorgánico (PSG), supera a la versión anterior por un factor de un millón.
“Las resistencias para el aprendizaje analógico profundo son 1000 veces más bajas que las de las células biológicas. Por lo tanto, en estado sólido, el rendimiento espacio-tiempo-energía de las sinapsis artificiales puede superar con creces al de sus contrapartes biológicas”, explican los científicos.
Las sinapsis son similares a los procesadores.
Las sinapsis artificiales consisten en resistencias programables comparables a los transistores en los procesadores. Luego, se combina una gran cantidad de sinapsis artificiales en un procesador analógico especialmente optimizado para ADL.
“Al repetir matrices de resistencias programables en capas complejas, los investigadores pueden crear una red de ‘neuronas’ y ‘sinapsis’ artificiales analógicas que realizan cálculos como una red neuronal digital. Luego, esta red se puede entrenar para manejar tareas complejas de IA, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
Réplica del cerebro humano
El aprendizaje en el cerebro humano ocurre principalmente a través del fortalecimiento y debilitamiento de las sinapsis que conectan las neuronas individuales. Este enfoque se reproduce técnicamente en una red neuronal profunda. En este caso, el debilitamiento y fortalecimiento de las conexiones se llevó a cabo mediante la formación de la IA.
Según su publicación en la revista Science, el procesador analógico funciona como resistencias que permiten el aprendizaje automático al aumentar y disminuir la conductividad eléctrica. Es fundamental que el material inorgánico utilizado pueda modificar su resistencia de una manera muy eficiente energéticamente y que permanezca irrompible incluso bajo grandes tensiones.
Sinapsis artificiales con técnicas de fabricación de silicio
Los investigadores también están trabajando en la producción de sinapsis analógicas utilizando técnicas de fabricación de silicio convencionales. Esto reduciría significativamente el costo de los procesadores analógicos y permitiría la producción industrial.
Ciencia, doi: 10.1126 / ciencia.abp8064
