Crearon una neurona artificial que es un millón de veces más rápida que la del cerebro humano

Científicos aseguran que este tipo de inteligencia podría ser usada en funciones como el análisis de imágenes médicas, la detección de fraudes y la autos automáticos.

Un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrolló un tipo de sinapsis analógica un millón de veces más rápidas que las de nuestro cerebro humano, según un comunicado de prensa de la institución.

Según indican, esta creación pudo ser posible mediante el "aprendizaje profundo analógico" que refiere una nueva rama de la inteligencia artificial, la cual asegura una computación más rápida con una fracción del uso de energía.

Los científicos explicaron que los procesadores digitales necesitan transistores en cambio los analógicos necesitan resistencias programables que se utilizan para crear una red de sinapsis y neuronas analógicas. El material recién desarrollado es compatible con las técnicas de fabricación de silicio y podría allanar el camino para su integración en el hardware informático comercial para aplicaciones de aprendizaje profundo.

https://twitter.com/mit_dmse/status/1554698332676710404

Mediante este nuevo desarrollo, los investigadores pudieron alcanzar velocidades de nanosegundos a diferencia de los sistemas anteriores. Con ello indicaron que el aprendizaje profundo analógico es más rápido y más eficiente energéticamente que su homólogo digital por dos razones principales.

Según explica el comunicado, "en primer lugar, el cálculo se realiza en la memoria, por lo que no se transfieren enormes cargas de datos de ida y vuelta desde la memoria a un procesador", además los procesadores analógicos realizan operaciones en paralelo.

Los resultados son prometedores ya que aumentan considerablemente la velocidad de entrenamiento de una red neuronal, al tiempo que reducen el costo y la energía necesarios para llevar a cabo ese proceso. Las aplicaciones de los nuevos dispositivos son muchas, como los coches autoconducidos, la detección de fraudes y el análisis de imágenes médicas.

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