{"id":20074,"date":"2020-07-27T10:58:32","date_gmt":"2020-07-27T16:58:32","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=20074"},"modified":"2020-07-27T10:58:37","modified_gmt":"2020-07-27T16:58:37","slug":"un-nuevo-metodo-de-aprendizaje-inspirado-en-el-cerebro-para-ia-ahorra-memoria-y-energia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/un-nuevo-metodo-de-aprendizaje-inspirado-en-el-cerebro-para-ia-ahorra-memoria-y-energia\/","title":{"rendered":"Un nuevo m\u00e9todo de aprendizaje inspirado en el cerebro para IA ahorra memoria y energ\u00eda"},"content":{"rendered":"<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>A pesar de las analog\u00edas frecuentes, la IA de hoy opera en principios muy diferentes al cerebro humano.\u00a0Ahora los investigadores han propuesto un nuevo\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>m\u00e9todo de\u00a0<\/span><\/span><span><span lang=\"en-GB\">aprendizaje\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>m\u00e1s estrechamente relacionado con la biolog\u00eda, que creen que podr\u00eda ayudarnos a abordar la eficiencia sin igual del cerebro.<\/span><\/span><!--more--><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>El aprendizaje profundo moderno es, al menos, inspirado biol\u00f3gicamente, codifica informaci\u00f3n en la fuerza de las conexiones entre grandes redes de unidades inform\u00e1ticas individuales conocidas como neuronas.\u00a0Sin embargo, probablemente la mayor diferencia es la forma en que estas neuronas se comunican entre s\u00ed.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>Las redes neuronales artificiales est\u00e1n organizadas en capas, con cada neurona t\u00edpicamente conectada a cada neurona en la siguiente capa.\u00a0La informaci\u00f3n pasa entre capas de manera altamente sincronizada a medida que los n\u00fameros caen en un rango que determina la fuerza de la conexi\u00f3n entre pares de neuronas.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>Las neuronas biol\u00f3gicas, por otro lado, se comunican disparando impulsos el\u00e9ctricos conocidos como picos, y cada neurona lo hace en su propio horario.\u00a0Las conexiones no est\u00e1n bien divididas en capas y presentan muchos bucles de retroalimentaci\u00f3n, lo que significa que la salida de una neurona a menudo termina afectando su entrada en alg\u00fan punto de la l\u00ednea.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>Este enfoque basado en picos es mucho m\u00e1s eficiente energ\u00e9ticamente, por eso entrenar a la IA m\u00e1s poderosa requiere\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>kilovatios de electricidad<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>\u00a0mientras que el cerebro usa solo 20 vatios.\u00a0Eso ha llevado a un creciente inter\u00e9s en el desarrollo de redes neuronales artificiales de punta, as\u00ed como el llamado hardware neurom\u00f3rfico, chips de computadora que imitan la organizaci\u00f3n f\u00edsica y los principios del cerebro, que podr\u00edan ejecutarlos de manera m\u00e1s eficiente.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>Pero nuestra comprensi\u00f3n de estos enfoques basados \u200b\u200ben espigas a\u00fan est\u00e1 poco desarrollada y luchan por alcanzar el rendimiento de las redes neuronales artificiales m\u00e1s convencionales.\u00a0Ahora, sin embargo, los investigadores de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Graz en Austria piensan que pueden haber encontrado una manera de abordar el poder del aprendizaje profundo utilizando un enfoque de aprendizaje biol\u00f3gicamente plausible que funciona con redes neuronales.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>En el aprendizaje profundo, la red se entrena haciendo que haga predicciones sobre los datos y luego eval\u00faa qu\u00e9 tan lejos est\u00e1.\u00a0Este error se retrocede a trav\u00e9s de la red para guiar los ajustes en la fuerza de las conexiones entre las neuronas.\u00a0Este proceso se denomina\u00a0<\/span><span>retropropagaci\u00f3n<\/span><span>\u00a0, y durante muchas iteraciones sintonizar\u00e1 la red hasta que haga predicciones precisas.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>Se puede aplicar un enfoque similar para aumentar las redes neuronales, pero requiere grandes cantidades de memoria.\u00a0Tambi\u00e9n est\u00e1 claro que no es as\u00ed como el cerebro resuelve el problema de aprendizaje, porque requiere que las se\u00f1ales de error se env\u00eden hacia atr\u00e1s tanto en el tiempo como en el espacio a trav\u00e9s de las sinapsis entre las neuronas, lo cual es claramente imposible.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>Eso llev\u00f3 a los investigadores, que forman parte del Proyecto Cerebro Humano, a tener en cuenta dos caracter\u00edsticas que se han convertido claramente en los datos experimentales de la neurociencia: cada neurona retener\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>s\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>una memoria de la actividad anterior en forma de marcadores moleculares que poco a poco se desvanecen con el tiempo;\u00a0y el cerebro proporciona de arriba hacia abajo se\u00f1ales de aprendizaje utilizando cosas como el neurotransmisor dopamina que modulan\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>es\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>el comportamiento de los grupos de neuronas.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>En un\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>papel en\u00a0<\/span><\/span><em><span lang=\"en-GB\"><span>Nature Communications<\/span><\/span><\/em><span lang=\"en-GB\"><em><span>\u00a0,<\/span><\/em><span>\u00a0el\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>equipo austriaco\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>describir\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>s\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>c\u00f3mo se crean\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>d\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>an\u00e1logos artificiales de estas dos caracter\u00edsticas para crear un nuevo paradigma de aprendizaje que ellos llaman E-Prop.\u00a0Si bien el enfoque aprende m\u00e1s lentamente que los m\u00e9todos basados \u200b\u200ben la propagaci\u00f3n hacia atr\u00e1s, logra un rendimiento comparable.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>M\u00e1s importante a\u00fan, permite el aprendizaje en l\u00ednea.\u00a0Eso significa que, en lugar de procesar grandes lotes de datos a la vez, lo que requiere una transferencia constante hacia y desde la memoria que contribuye significativamente a las facturas de energ\u00eda del aprendizaje autom\u00e1tico, el enfoque simplemente aprende de los datos a medida que est\u00e1n disponibles.\u00a0Eso reduce dr\u00e1sticamente la cantidad de memoria y energ\u00eda que requiere, lo que lo hace mucho m\u00e1s pr\u00e1ctico para el aprendizaje en chip en dispositivos m\u00f3viles m\u00e1s peque\u00f1os.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>El equipo ahora est\u00e1 trabajando con investigadores de Intel para integrar el enfoque con la pr\u00f3xima versi\u00f3n del\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>chip neurom\u00f3rfico Loihi<\/span><\/span><span><span lang=\"en-GB\">\u00a0de la compa\u00f1\u00eda\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>, que est\u00e1 optimizado para redes de picos.\u00a0Tambi\u00e9n se est\u00e1n asociando con otros investigadores del Proyecto del Cerebro Humano en la Universidad de Manchester para aplicar e-prop a la\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>supercomputadora neurom\u00f3rfica SpiNNaker<\/span><\/span><span lang=\"en-GB\"><span>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"en-GB\"><span>Todav\u00eda hay un largo camino por recorrer antes de que la t\u00e9cnica pueda igualar el poder de la IA l\u00edder de hoy.\u00a0Pero si nos ayuda a comenzar a acercarnos a las eficiencias que vemos en los cerebros biol\u00f3gicos, podr\u00eda pasar mucho tiempo antes de que la IA est\u00e9 en todas partes.<\/span><\/span><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\"><strong>Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n<p lang=\"en-GB\" style=\"text-align: justify;\">&lt;p; tab-interval=&#8221;36pt&#8221;&gt;Gent, E. (2020, 26 julio). A New Brain-Inspired Learning Method for AI Saves Memory and Energy. Recuperado 27 de julio de 2020, de https:\/\/singularityhub.com\/2020\/07\/27\/a-new-brain-inspired-learning-method-for-ai-saves-memory-and-energy\/&lt;\/p;&gt;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A pesar de las analog\u00edas frecuentes, la IA de hoy opera en principios muy diferentes al cerebro humano.\u00a0Ahora los investigadores han propuesto un nuevo\u00a0m\u00e9todo de\u00a0aprendizaje\u00a0m\u00e1s estrechamente relacionado con la biolog\u00eda, que creen que podr\u00eda ayudarnos a abordar la eficiencia sin igual del cerebro.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":20075,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-20074","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - 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