Inspirándose en el cerebro humano, un equipo científico ha desarrollado un nuevo transistor sináptico capaz de 'pensar' a un nivel superior; el dispositivo puede procesar y almacenar información simultáneamente, igual que nuestro cerebro.
La descripción del transistor que trata de imitar la inteligencia humana y que funciona a temperatura ambiente se publica en la revista Nature, en un artículo en el que los investigadores demuestran que el dispositivo va más allá de las simples tareas de aprendizaje automático para categorizar datos, y es capaz de realizar un aprendizaje asociativo.
El nuevo modelo, además funciona a gran velocidad, consume muy poca energía y conserva la información almacenada incluso cuando se le retira la alimentación, "lo que lo hace ideal para aplicaciones del mundo real".
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La investigación está codirigida por Mark C. Hersam, de la Universidad de Northwestern, y por el español Pablo Jarillo-Herrero, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).
Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) han motivado a los investigadores a desarrollar ordenadores que funcionen de forma más parecida al cerebro humano, recuerda un comunicado de Northwestern.
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Durante varias décadas, apunta Hersam, el paradigma de la electrónica ha sido construirlo todo con transistores -semiconductores que rectifican y amplifican impulsos eléctricos- y utilizar la misma arquitectura de silicio.
Los sistemas informáticos digitales convencionales tienen unidades de procesamiento y almacenamiento separadas, lo que precisamente hace que las tareas intensivas en datos devoren grandes cantidades de energía.
En cambio en el cerebro, explica Hersam, la memoria y el procesamiento de la información están ubicados en el mismo lugar y totalmente integrados, lo que se traduce en una eficiencia energética de órdenes de magnitud superiores. "Nuestro transistor sináptico logra de forma similar la funcionalidad concurrente de memoria y procesamiento de la información para imitar más fielmente al cerebro".
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Entrenamiento del transistor
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Para probar el transistor, el equipo lo entrenó para reconocer patrones similares, pero no idénticos. En primer lugar, mostró al dispositivo el patrón 000 y a continuación pidió a la IA que identificara patrones similares, como 111 o 101.
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