Tendencias Científicas
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Ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachussets han desarrollado un chip del tamaño de un confeti que procesa la información de la misma forma que lo hace el cerebro.
El chip está formado por decenas de miles de sinapsis cerebrales artificiales conocidas como memristors que operan igual que la sinapsis cerebral: reciben señales de una neurona, en forma de iones, y envían una señal a la siguiente neurona.
Gracias a esta tecnología, el nuevo chip tiene una capacidad muy superior a la de los circuitos electrónicos actuales, basados en el sistema binario.
El chip convencional transmite información en forma de corriente eléctrica cuya intensidad varía únicamente en función de los dos únicos valores del sistema binario (0 y 1).
El chip cerebral trasciende esta limitación porque, al igual que las neuronas del cerebro, puede aceptar más valores y por ello puede realizar una gama mucha más amplia de operaciones que la de los chips binarios.
Tiene recuerdos
Los ingenieros del MIT pudieron comprobar esta capacidad cuando sometieron el chip cerebral a varias tareas visuales: pudo “recordar” las imágenes almacenadas y reproducirlas muchas veces con imágenes más nítidas y limpias que las conseguidas por los chips binarios.
Consigue esta proeza tecnológica porque este chip recuerda el valor asociado a una intensidad de corriente y puede replicar la imagen asociada cada vez que recibe una corriente similar.
Imitando al cerebro, este chip garantiza una respuesta coherente ante una ecuación compleja o la clasificación de un objeto visual, algo que normalmente necesitaría la implicación de muchos chips.
La clave tecnológica de este éxito radica en que sus creadores añadieron al silicio, la base de cualquier circuito electrónico, una aleación de plata y cobre para conseguir un rendimiento más uniforme.
Aplicaciones… potenciales
Estos circuitos inspirados en el cerebro podrían integrarse en dispositivos portátiles pequeños y llevarían a cabo tareas informáticas complejas que solo los superordenadores actuales pueden gestionar, según los investigadores.
Jeehwan Kim, uno de sus creadores, explica así lo que podría hacer un chip de estas características: podemos conectarlo a una cámara de nuestro móvil para que reconozca objetos (tal como hace el cerebro) y pueda decidir sobre su aspecto sin necesidad de conectarse a internet. Además, en tiempo real.
Eso significa que, en el futuro, podemos llevar una pequeña máquina en nuestro bolsillo que funciona como el cerebro humano: podrá hacer lo mismo que la red neuronal más avanzada, sin internet y sin necesidad de ir a la nube. Será como tener una Inteligencia Artificial en la muñeca, como si lleváramos un reloj.
A diferencia de un reloj digital o de un teléfono inteligente, este dispositivo procesará a la vez y en la misma red neuronal, tanto el procesamiento de información como la memoria, lo que le permite ser mucho más eficiente.
El chip está formado por decenas de miles de sinapsis cerebrales artificiales conocidas como memristors que operan igual que la sinapsis cerebral: reciben señales de una neurona, en forma de iones, y envían una señal a la siguiente neurona.
Gracias a esta tecnología, el nuevo chip tiene una capacidad muy superior a la de los circuitos electrónicos actuales, basados en el sistema binario.
El chip convencional transmite información en forma de corriente eléctrica cuya intensidad varía únicamente en función de los dos únicos valores del sistema binario (0 y 1).
El chip cerebral trasciende esta limitación porque, al igual que las neuronas del cerebro, puede aceptar más valores y por ello puede realizar una gama mucha más amplia de operaciones que la de los chips binarios.
Tiene recuerdos
Los ingenieros del MIT pudieron comprobar esta capacidad cuando sometieron el chip cerebral a varias tareas visuales: pudo “recordar” las imágenes almacenadas y reproducirlas muchas veces con imágenes más nítidas y limpias que las conseguidas por los chips binarios.
Consigue esta proeza tecnológica porque este chip recuerda el valor asociado a una intensidad de corriente y puede replicar la imagen asociada cada vez que recibe una corriente similar.
Imitando al cerebro, este chip garantiza una respuesta coherente ante una ecuación compleja o la clasificación de un objeto visual, algo que normalmente necesitaría la implicación de muchos chips.
La clave tecnológica de este éxito radica en que sus creadores añadieron al silicio, la base de cualquier circuito electrónico, una aleación de plata y cobre para conseguir un rendimiento más uniforme.
Aplicaciones… potenciales
Estos circuitos inspirados en el cerebro podrían integrarse en dispositivos portátiles pequeños y llevarían a cabo tareas informáticas complejas que solo los superordenadores actuales pueden gestionar, según los investigadores.
Jeehwan Kim, uno de sus creadores, explica así lo que podría hacer un chip de estas características: podemos conectarlo a una cámara de nuestro móvil para que reconozca objetos (tal como hace el cerebro) y pueda decidir sobre su aspecto sin necesidad de conectarse a internet. Además, en tiempo real.
Eso significa que, en el futuro, podemos llevar una pequeña máquina en nuestro bolsillo que funciona como el cerebro humano: podrá hacer lo mismo que la red neuronal más avanzada, sin internet y sin necesidad de ir a la nube. Será como tener una Inteligencia Artificial en la muñeca, como si lleváramos un reloj.
A diferencia de un reloj digital o de un teléfono inteligente, este dispositivo procesará a la vez y en la misma red neuronal, tanto el procesamiento de información como la memoria, lo que le permite ser mucho más eficiente.
Cuestión de tiempo
Los autores de esta investigación reconocen que este desarrollo no es todavía un producto acabado, sino un paso más en el camino a dispositivos que funcionan como el cerebro humano (llamados neuromórficos), energéticamente eficientes, capaces de realizar tareas cognitivas como el reconocimiento de objetos, asociación, adaptación y aprendizaje.
En realidad, el chip es todavía un experimento que necesita mayores desarrollos. No es el primer circuito electrónico que se basa en el funcionamiento del cerebro, pero marca diferencias respecto a sus predecesores.
Especialmente porque la mayoría de los chips neuromórficos desarrollados hasta ahora, alguno incluso como el Lohi de Intel que imita al cerebro con 1.024 neuronas artificiales, usan en su configuración solo plata, además de silicio.
Al añadirle la aleación plata cobre, los ingenieros del MIT están experimentando con estas potentes sinapsis artificiales para hacer pruebas que permitan en el futuro crear pequeños cerebros artificiales que apoyen nuestra cognición cotidiana consumiendo poca energía, ocupando poco espacio y sin conectarse a internet… tal como hace nuestro cerebro.
Los autores de esta investigación reconocen que este desarrollo no es todavía un producto acabado, sino un paso más en el camino a dispositivos que funcionan como el cerebro humano (llamados neuromórficos), energéticamente eficientes, capaces de realizar tareas cognitivas como el reconocimiento de objetos, asociación, adaptación y aprendizaje.
En realidad, el chip es todavía un experimento que necesita mayores desarrollos. No es el primer circuito electrónico que se basa en el funcionamiento del cerebro, pero marca diferencias respecto a sus predecesores.
Especialmente porque la mayoría de los chips neuromórficos desarrollados hasta ahora, alguno incluso como el Lohi de Intel que imita al cerebro con 1.024 neuronas artificiales, usan en su configuración solo plata, además de silicio.
Al añadirle la aleación plata cobre, los ingenieros del MIT están experimentando con estas potentes sinapsis artificiales para hacer pruebas que permitan en el futuro crear pequeños cerebros artificiales que apoyen nuestra cognición cotidiana consumiendo poca energía, ocupando poco espacio y sin conectarse a internet… tal como hace nuestro cerebro.
Referencia
Alloying conducting channels for reliable neuromorphic computing. Hanwool Yeon et al. Nature Nanotechnology (2020). DOI: https://doi.org/10.1038/s41565-020-0694-5
Alloying conducting channels for reliable neuromorphic computing. Hanwool Yeon et al. Nature Nanotechnology (2020). DOI: https://doi.org/10.1038/s41565-020-0694-5
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