{"id":12501,"date":"2018-11-06T11:47:32","date_gmt":"2018-11-06T17:47:32","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=12501"},"modified":"2018-11-06T11:47:51","modified_gmt":"2018-11-06T17:47:51","slug":"crean-la-primera-nano-neurona-artificial-capaz-de-reconocer-las-vocales-habladas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/nanotecnologia\/crean-la-primera-nano-neurona-artificial-capaz-de-reconocer-las-vocales-habladas\/","title":{"rendered":"Crean la primera nano neurona artificial capaz de reconocer las vocales habladas"},"content":{"rendered":"<p>Hace un a\u00f1o, un equipo internacional de investigadores, tal como informamos en otro art\u00edculo, desarroll\u00f3 la primera nano-neurona artificial capaz de reconocer n\u00fameros pronunciados por diferentes oradores. Ahora este equipo de cient\u00edficos, ampliado con otros miembros, ha dado un paso m\u00e1s y construido la primera nano-neurona artificial capaz de reconocer las vocales habladas.<!--more--><span id=\"more-12577\"><\/span><\/p>\n<p>El cerebro humano contiene 100 mil millones de neuronas, cada una de las cuales recibe entradas el\u00e9ctricas de otras neuronas y luego \u201cdispara\u201d un impulso el\u00e9ctrico a otras neuronas, cuando la suma de las entradas excede un cierto umbral. Este proceso es fundamental para, entre otras muchas cosas, reconocer n\u00fameros y las vocales habladas.<\/p>\n<p>Este proceso cerebral se puede reproducir en dispositivos a nanoescala como los osciladores espintr\u00f3nicos. Esta capacidad es la que se ha usado en esta investigaci\u00f3n para conseguir el reconocimiento de vocales por una nano-neurona.<\/p>\n<p>El recurso a la espintr\u00f3nica es uno de los aciertos de esta investigaci\u00f3n, ya que el esp\u00edn puede aumentar la informaci\u00f3n que contiene cada electr\u00f3n. De esta forma, no s\u00f3lo ha aprovechado la carga de estas part\u00edculas, sino tambi\u00e9n la influencia del esp\u00edn en su movilidad, para replicar la din\u00e1mica cerebral.<\/p>\n<p>Igual que una neurona biol\u00f3gica<\/p>\n<p>Gracias a estas innovaciones, esta nano-neurona se comporta como su contraparte biol\u00f3gica, en el sentido de que puede disparar r\u00edtmicamente de una manera controlada e incluso oscilar al un\u00edsono con los otros nano dispositivos que la integran.<\/p>\n<p>Incorpora nuevas tecnolog\u00edas para su desarrollo: por un lado replica la naturaleza din\u00e1mica del cerebro dotando a cada componente de esta nano red neuronal de una funcionalidad din\u00e1mica basada en oscilaciones. Por otro lado, se apoya en un fen\u00f3meno f\u00edsico emergente, la sincronizaci\u00f3n, para resolver problemas complejos usando nano redes neuronales.<\/p>\n<p>En esta nano-neurona los acoplamientos din\u00e1micos entre osciladores se usan para replicar la comunicaci\u00f3n sin\u00e1ptica entre las neuronas artificiales. Y la capacidad de sincronizaci\u00f3n de los osciladores espintr\u00f3nicos, controlados mediante la corriente el\u00e9ctrica y el campo magn\u00e9tico, se usa para conseguir el aprendizaje autom\u00e1tico, una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es permitir que los ordenadores aprendan.<\/p>\n<p>A trav\u00e9s de los osciladores espintr\u00f3nicos, los investigadores consiguieron que esta nano-neurona artificial reconociera las vocales habladas: sintoniza las frecuencias de las vocales y las identifica siguiendo un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p><strong>Vocales habladas por 37 voluntarios<\/strong><\/p>\n<p>Para probarla, los investigadores grabaron las vocales habladas por 37 voluntarios diferentes, digitalizaron estas grabaciones y las transformaron en dos frecuencias utilizando el an\u00e1lisis de Fourier, que estudia la representaci\u00f3n de funciones o se\u00f1ales como superposici\u00f3n de ondas \u201cb\u00e1sicas\u201d o arm\u00f3nicos.<\/p>\n<p>Las dos frecuencias de las voces se aceleraron entonces hasta cien veces y se introdujeron en los nano-osciladores. El voltaje de oscilaci\u00f3n fue analizado por un ordenador que ejecutaba un programa de aprendizaje autom\u00e1tico en tiempo real y as\u00ed se consigui\u00f3 el resultado pretendido.<\/p>\n<p>\u201cNuestro sistema puede reconocer correctamente diferentes vocales y puede clasificarlas porque cada vocal conduce a una configuraci\u00f3n sincronizada espec\u00edfica de los osciladores en la nano-neurona, independientemente de la persona que la pronunci\u00f3\u201d, explica la investigadora principal, Julie Grollier, en declaraciones a Physicsworld.<\/p>\n<p>\u201cEste comportamiento no es innato al sistema, y debemos capacitar a la red para lograrlo\u201d, a\u00f1ade Grollier. \u201cPara hacer esto, modificamos gradualmente la frecuencia de cada uno de los osciladores, ajustando la corriente continua que fluye a trav\u00e9s de \u00e9l, de acuerdo con la ley de aprendizaje incluida en el programa de aprendizaje autom\u00e1tico\u201d.<\/p>\n<p><strong>Avance de la IA<\/strong><\/p>\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, las redes neuronales artificiales se han convertido en el algoritmo insignia de la inteligencia artificial, explican los investigadores en su art\u00edculo.<\/p>\n<p>En estos sistemas, las funciones de activaci\u00f3n de las neuronas son est\u00e1ticas y la computaci\u00f3n se logra a trav\u00e9s de operaciones aritm\u00e9ticas est\u00e1ndar.<\/p>\n<p>Sin embargo, una rama emergente de la computaci\u00f3n neuroinspirada integra la naturaleza din\u00e1mica del cerebro y propone dotar a cada componente de una red neuronal artificial de funcionalidad din\u00e1mica, como las oscilaciones, y confiar en los fen\u00f3menos f\u00edsicos emergentes, como la sincronizaci\u00f3n, para resolver problemas complejos con redes peque\u00f1as.<\/p>\n<p>Este enfoque se ha aprovechado para la creaci\u00f3n de esta nano-neurona, ya que los dispositivos nanoelectr\u00f3nicos emergentes pueden proporcionar auto-osciladores no lineales compactos y energ\u00e9ticamente eficientes que imitan la actividad de aumento peri\u00f3dico de las neuronas biol\u00f3gicas, concluyen los investigadores.<\/p>\n<p>Esta investigaci\u00f3n es el resultado de un equipo internacional compuesto por investigadores del Centre for Nanoscience and Nanotechnology (C2N) de la Universidad de Par\u00eds Sur; de Thales, la compa\u00f1\u00eda francesa de electr\u00f3nica dedicada al desarrollo de sistemas de informaci\u00f3n y servicios para los mercados aeroespacial, de defensa y seguridad; y de The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) de Jap\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Fuente: tendencias21.net<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hace un a\u00f1o, un equipo internacional de investigadores, tal como informamos en otro art\u00edculo, desarroll\u00f3 la primera nano-neurona artificial capaz de reconocer n\u00fameros pronunciados por diferentes oradores. 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