El reconocido MIT, Instituto de Tecnología de Massachusetts, anuncia el desarrollo de una neurona artificial que es, en sus palabras, un millón de veces más rápida que la del cerebro humano. “Es un cómputo más rápido para la inteligencia artificial, con mucha menos energía”, apunta el organismo.
El aprendizaje profundo analógico es una nueva área de la inteligencia artificial, que promete un cálculo más rápido con una fracción del uso de energía.
Los ingenieros del MIT, utilizando una repetición de matrices de resistencias programables en capas compleja, crearon una red de neuronas y sinapsis artificiales analógicas. Estas ejecutan cálculos como una red neuronal digital.
El grupo de investigadores usó un material inorgánico práctico en el proceso de fabricación, que permite que sus dispositivos “funcionen un millón de veces más rápido que las versiones anteriores, que también es aproximadamente un millón de veces más rápido que las sinapsis en el cerebro humano”.
El MIT establece los paralelismos para entender mejor el descubrimiento.
Un español al frente de las investigaciones del MIT sobre la neurona artificial
Jesús A. del Álamo, ingeniero español del MIT, del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, está al frente de la labor.
“Con esta información clave y las poderosas técnicas de nanofabricación que tenemos en MIT, hemos podido juntar estas piezas y demostrar que los dispositivos son intrínsecamente muy rápidos, funcionando con voltajes razonables”, apuntó Del Álamo.
“Este trabajo realmente ha puesto a estos dispositivos en un punto en el que ahora parecen realmente prometedores para futuras aplicaciones”.
El mecanismo de trabajo del dispositivo es la inserción electroquímica del ion más pequeño, el protón, en un óxido aislante para modular su conductividad electrónica.
Bilge Yidiz forma parte del grupo que desarrolla la neurona artificial.
“Debido a que estamos trabajando con dispositivos muy delgados, podríamos acelerar el movimiento de este ion mediante el uso de un fuerte campo eléctrico, y llevar estos dispositivos iónicos al régimen de operación de nanosegundos”, señala la profesora Yidiz.
