En el cine y también en la realidad, cada vez estamos más cerca de replicar la complejidad del cerebro humano en máquinas.
Ahora, un grupo de investigadores de la Universidad Northwestern, el Boston College y el MIT ha dado un paso significativo en esta dirección al crear un innovador transistor sináptico capaz de pensar a un nivel muy superior a todo lo existía hasta ahora.
Este dispositivo no solo supera las capacidades de aprendizaje automático convencionales, sino que también puede realizar tareas más avanzadas, como la categorización de datos y el aprendizaje asociativo.
Por sorprendente que pueda parecer, el novedoso dispositivo procesa y almacena información simultáneamente, tal y como lo hace el cerebro humano.
Los resultados de los experimentos, detallados en la revista 'Nature', revelan que este transistor no solo imita, sino que va más allá de la forma en que aprende el cerebro. Lo fascinante es que, a diferencia de intentos anteriores que solo funcionaban a temperaturas criogénicas, este nuevo transistor opera de manera estable incluso a temperatura ambiente.
Lo más sorprendente es su eficiencia: opera a velocidades notables, consume muy poca energía y retiene la información almacenada incluso cuando se interrumpe la fuente de energía.
Estas características lo convierten en una herramienta ideal para aplicaciones del mundo real, abriendo la puerta a un futuro donde la inteligencia artificial se asemeje aún más a la complejidad y eficiencia del cerebro humano.
«El cerebro tiene una arquitectura fundamentalmente diferente a la de una computadora digital -explica Mark C. Hersam, codirector de la investigación-. En una computadora digital -prosigue-, los datos van y vienen entre un microprocesador y la memoria, lo que consume mucha energía y crea un cuello de botella al intentar realizar múltiples tareas al mismo tiempo. Sin embargo, en el cerebro, la memoria y el procesamiento de la información comparten ubicación y están completamente integrados, lo que da como resultado una eficiencia energética mucho mayor.
De un modo similar, nuestro transistor sináptico logra una funcionalidad de procesamiento de información y memoria concurrente e imita más fielmente el cerebro».
«Durante varias décadas -prosigue Hersam-, el paradigma en electrónica ha sido construir todo a partir de transistores y utilizar la misma arquitectura de silicio. Se han logrado avances significativos simplemente empaquetando más y más transistores en circuitos integrados. No se puede negar el éxito de esa estrategia, pero tiene el costo de un alto consumo de energía, especialmente en la era actual del big data, donde la computación digital está en camino de abrumar a la red. Tenemos que repensar el hardware informático, especialmente para las tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático», dice Hersam.
Para el nuevo dispositivo, los investigadores combinaron dos tipos diferentes de materiales atómicamente delgados: grafeno bicapa y nitruro de boro hexagonal.
«Si la IA pretende imitar la forma humana de pensar -prosigue el investigador- una de las tareas de nivel más bajo sería clasificar datos, que es simplemente ordenarlos en contenedores. Nuestro objetivo es hacer avanzar la tecnología de IA en la dirección de un pensamiento de nivel superior. Las condiciones del mundo real suelen ser más complicadas de lo que los algoritmos de IA actuales pueden manejar, por lo que probamos nuestros nuevos dispositivos en condiciones más complicadas para verificar sus capacidades avanzadas».
En las pruebas, el novedoso transistor sináptico demostró su habilidad para reconocer patrones exitosamente, ¡y lo hizo incluso cuando los investigadores intentaron confundirlo proporcionándole patrones incompletos!
Este nuevo dispositivo no solo identificó patrones que eran similares pero no idénticos, sino que también mostró una increíble capacidad asociativa.
Hasta ahora, la inteligencia artificial puede ser confusa en ocasiones, lo cual podría generar problemas significativos en ciertos contextos.
Pongamos un ejemplo: estás a bordo de un vehículo autónomo y las condiciones climáticas empeoran. En ese escenario, la IA podría tener dificultades para interpretar los datos complejos de los sensores, algo que un conductor humano manejaría con más destreza. Sin embargo, incluso cuando le proporcionaron al nuevo sistema de inteligencia artificial una entrada imperfecta, logró identificar la respuesta correcta.
En la encrucijada entre los avances en transistores sinápticos y la inteligencia artificial, se revela un horizonte prometedor y fascinante.
Estos transistores, inspirados en la complejidad del cerebro humano, ofrecen la posibilidad de crear sistemas más eficientes y adaptables.
La intersección entre la ingeniería y la neurociencia impulsa una revolución en la capacidad de procesamiento, permitiendo a la inteligencia artificial no solo imitar, sino también comprender y aprender de manera más sutil.
A medida que estos avances convergen, se vislumbra un futuro donde la sinergia entre la tecnología y la cognición redefine los límites de lo posible, llevando a la inteligencia artificial a nuevas alturas de sofisticación y comprensión.
¿Vamos bien? ¿Tanto avance es peligroso o hay que adaptarse a unos cambios que se presuponen buenos?
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- [abc.es] Nuevo salto en la Inteligencia Artificial: crean un transistor que 'piensa' como el cerebro humano
- [nature.com] Moiré synaptic transistor with room-temperature neuromorphic functionality
- [mccormick.northwestern.edu] Mark C. Hersam