El aprendizaje profundo analógico supera al cerebro humano

Inteligencia Artificial (IA)

07 de agosto de 2022 18:51 Roberto Klatt

Las sinapsis artificiales utilizadas en el aprendizaje profundo analógico, una nueva área de inteligencia artificial (IA), superan significativamente a 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 dentro de la inteligencia artificial (IA). El equipo interdisciplinario está desarrollando una especie de sinapsis analógica artificial que debería permitir una potencia informática significativamente mayor con un menor consumo de energía en el futuro.

Los investigadores del MIT ya han logrado crear sinapsis que superan en un millón a las sinapsis del cerebro humano. Según un comunicado de prensa de la universidad, ahora se ha logrado el siguiente avance. La versión actual de las sinapsis artificiales, que estaban hechas de vidrio de silicato de fósforo (PSG) de material inorgánico, supera el rendimiento de la versión anterior en un factor de un millón.

“Las resistencias para el aprendizaje profundo analógico son 1000 veces más pequeñas 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 que son comparables a los transistores de los procesadores. Luego, una gran cantidad de sinapsis artificiales se combinan en un procesador analógico especialmente optimizado para ADL.

“Al repetir conjuntos 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, las conexiones se debilitaron y fortalecieron al entrenar a la IA.

Según su publicación en la revista Science, el procesador analógico funciona porque las resistencias permiten el aprendizaje automático al aumentar y disminuir la conductividad eléctrica. Es crucial que el material inorgánico utilizado pueda cambiar su resistencia de una manera muy eficiente desde el punto de vista energético y, al mismo tiempo, permanecer irrompible incluso con grandes tensiones.

Sinapsis artificiales utilizando técnicas de fabricación de silicio.

Los investigadores también están trabajando actualmente 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/science.abp8064