¿Podrían los ordenadores aprender algún día de forma similar a como lo hacemos los humanos, sin depender de sistemas de inteligencia artificial que requieren un entrenamiento extremadamente costoso ni por supuesto de los programas informáticos convencionales?
La computación neuromórfica podría ser la respuesta. Esta tecnología emergente utiliza hardware informático inspirado en la estructura de cerebros de animales superiores como el ser humano y todo apunta a que podrá realizar tareas de inteligencia artificial de forma mucho más eficiente, con muchos menos cálculos de entrenamiento y consumiendo mucha menos energía que los sistemas convencionales de inteligencia artificial. En consecuencia, las computadoras neuromórficas también tienen el potencial de reducir la dependencia hacia los centros de datos, cuyo consumo energético es notable, y facilitar la computación de la inteligencia artificial en dispositivos de bolsillo.
Unos científicos han dado un paso importante en la construcción de una computadora neuromórfica al crear un prototipo a pequeña escala que aprende patrones y realiza predicciones utilizando menos cálculos de entrenamiento que los sistemas convencionales de inteligencia artificial. El siguiente paso será ampliar la escala de esta prueba de concepto hasta tamaños mayores de este tipo de ordenador.
El logro es obra de un equipo integrado, entre otros, por Joseph S. Friedman y Peng Zhou, ambos de la Universidad de Texas en Dallas, Estados Unidos. En la iniciativa también han colaborado expertos de las empresas Everspin Technologies Inc. y Texas Instruments.
Los ordenadores convencionales y las unidades de procesamiento gráfico mantienen el almacenamiento de datos o memoria separado del procesamiento de la información. Por consiguiente, no pueden realizar inferencias de inteligencia artificial con la misma eficiencia con la que el cerebro humano hace sus inferencias. Además, requieren grandes cantidades de datos etiquetados y una cantidad ingente de cálculos de entrenamiento complejos. El coste de este entrenamiento puede ascender a cientos de millones de dólares.
Los ordenadores neuromórficos integran el almacenamiento de datos con el procesamiento, lo que les permite realizar operaciones de inteligencia artificial con mucha mayor eficiencia y a menor coste. El hardware neuromórfico se inspira en el cerebro, donde las redes de neuronas y las sinapsis procesan y almacenan información, respectivamente. Las sinapsis forman las conexiones entre las neuronas, fortaleciéndose o debilitándose en función de los patrones de actividad. Esto permite al cerebro adaptarse continuamente a medida que aprende.
Friedman, Zhou y sus colegas exponen los detalles técnicos de su nuevo ordenador neuromórfico en la revista académica Communications Engineering, bajo el título “Neuromorphic Hebbian learning with magnetic tunnel junction synapses”.
Fuente: noticiasdelaciencia.com
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