{"id":26136,"date":"2022-02-07T09:48:11","date_gmt":"2022-02-07T15:48:11","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26136"},"modified":"2022-02-07T09:48:18","modified_gmt":"2022-02-07T15:48:18","slug":"el-nuevo-chip-reprogramable-permite-que-la-ia-aprenda-continuamente-al-igual-que-el-cerebro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/el-nuevo-chip-reprogramable-permite-que-la-ia-aprenda-continuamente-al-igual-que-el-cerebro\/","title":{"rendered":"El nuevo chip reprogramable permite que la IA aprenda continuamente, al igual que el cerebro"},"content":{"rendered":"

Una de las razones del incre\u00edble poder del cerebro es su capacidad de reconfigurarse a medida que aprende. <\/span>Ahora los investigadores han creado circuitos electr\u00f3nicos que pueden hacer lo mismo.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Los esfuerzos para imitar el cerebro en silicio, un campo conocido como computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica, tienen un largo historial y han visto inversiones significativas de potencias inform\u00e1ticas como Intel e IBM. <\/span>Hasta ahora, la mayor parte de la investigaci\u00f3n se ha centrado en\u00a0 <\/span><\/span>replicar la funcionalidad y la conectividad de las\u00a0 <\/span><\/span><\/a>neuronas<\/span><\/span><\/a> \u00a0y sinapsis biol\u00f3gicas con la esperanza de replicar la incre\u00edble eficiencia de aprendizaje del cerebro.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Una caracter\u00edstica de las neuronas que ha recibido menos atenci\u00f3n es la forma en que pueden reorganizarse en respuesta a la experiencia. <\/span>Esta poderosa capacidad permite que el cerebro cambie tanto su estructura como su funci\u00f3n a medida que aprende, optimizando su hardware subyacente para nuevos desaf\u00edos sobre la marcha.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Ahora, sin embargo, un equipo dirigido por ingenieros de la Universidad de Purdue ha demostrado nuevos componentes de circuitos cuyas funciones se pueden reconfigurar con simples pulsos electr\u00f3nicos. <\/span>Esto les permite cambiar sin problemas entre actuar como resistencias, condensadores de memoria, neuronas artificiales y sinapsis artificiales. <\/span>El avance abre la puerta a la creaci\u00f3n de redes neuronales din\u00e1micas en hardware que pueden reconfigurarse a medida que aprenden, al igual que el\u00a0 <\/span><\/span>cerebro<\/span><\/span><\/a> \u00a0.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Los nuevos dispositivos, sobre los que se\u00a0 <\/span><\/span>informaron\u00a0 <\/span><\/span><\/span>la semana pasada\u00a0 <\/span><\/span><\/span>en\u00a0 <\/span><\/span><\/span>Science<\/span><\/span><\/span><\/em><\/a> \u00a0,<\/span><\/span><\/em> \u00a0est\u00e1n hechos de un material llamado niquelato de perovskita, cuyas propiedades el\u00e9ctricas se pueden alterar agregando iones de hidr\u00f3geno en lugares particulares de su estructura reticular. <\/span>Los investigadores encontraron que ciertas configuraciones de iones de hidr\u00f3geno podr\u00edan crear patrones de conductividad que replicaban una variedad de diferentes componentes electr\u00f3nicos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

M\u00e1s importante a\u00fan, tambi\u00e9n podr\u00e1 cambiar las condiciones de estos iones de hidr\u00f3geno aplicando pulsos el\u00e9ctricos a diferentes voltajes. <\/span>Esto hace posible cambiar una configuraci\u00f3n a otra bajo demanda, lo que permite que el mismo dispositivo asuma los atributos de una amplia gama de componentes electr\u00f3nicos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Los dispositivos tambi\u00e9n son muy estables. <\/span>La investigaci\u00f3n mostr\u00f3 que los \u00e1tomos de hidr\u00f3geno permanecieron en su lugar durante al menos seis meses sin p\u00e9rdida de resistencia, y que el comportamiento de conmutaci\u00f3n a\u00fan funcion\u00f3 de manera confiable despu\u00e9s de millones de ciclos. <\/span>Adem\u00e1s de eso, los dispositivos se pueden fabricar utilizando tecnolog\u00eda de fabricaci\u00f3n de chips convencional.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Despu\u00e9s de probar el rendimiento de los dispositivos individuales, los investigadores utilizaron sus datos para crear simulaciones de grandes redes de ellos. <\/span>Usaron las simulaciones para implementar una forma de aprendizaje autom\u00e1tico llamada\u00a0 <\/span><\/span>computaci\u00f3n de reservorio<\/span><\/span><\/a> \u00a0que emplea principios similares a las redes neuronales. <\/span>Demostraron que estas redes superaron a otros modelos te\u00f3ricos y experimentales tanto en tareas de reconocimiento de d\u00edgitos como de clasificaci\u00f3n de latidos card\u00edacos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n utilizaron estas redes para implementar lo que se conoce como una red neuronal de ”\u00a0 <\/span><\/span>crecimiento cuando sea necesario<\/span><\/span><\/a> \u00a0” (GWR) que crea y elimina neuronas y conexiones seg\u00fan la tarea establecida para ello. <\/span>Compararon estas redes con un tipo similar de red autoorganizada que tiene un n\u00famero fijo de neuronas.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Cuando probaron las redes en una tarea de aprendizaje incremental, donde la cantidad de clases de datos que el modelo ten\u00eda que clasificar aumentaba con el tiempo, neuronas que el GWR. <\/span>rojo alcanzado su punto m\u00e1ximo. <\/span>Tambi\u00e9n demostraron que las redes GWR podr\u00edan crecer y reducirse seg\u00fan el tama\u00f1o del problema, optimizando su eficiencia de una manera que la red est\u00e1tica no pod\u00eda.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

A pesar de lo impresionantes que son estas capacidades, la tecnolog\u00eda a\u00fan enfrenta importantes obst\u00e1culos.\u00a0En\u00a0un art\u00edculo de perspectiva adjunto<\/a><\/span>\u00a0, Rohit Abraham John de ETH Zurich se\u00f1ala que resolver c\u00f3mo reorganizar las conexiones entre estos dispositivos a medida que cambian de funci\u00f3n es un desaf\u00edo excepcional.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, la tecnolog\u00eda tambi\u00e9n podr\u00eda tener aplicaciones m\u00e1s all\u00e1 de la computaci\u00f3n inspirada en el cerebro.\u00a0John se\u00f1ala que la posibilidad de poder crear una amplia variedad de componentes el\u00e9ctricos a partir del mismo material podr\u00eda ser una simplificaci\u00f3n significativa en comparaci\u00f3n con las pr\u00e1cticas actuales de fabricaci\u00f3n de chips.<\/span><\/p>\n

Y aunque todav\u00eda puede ser pronto, los investigadores dicen que ahora est\u00e1n investigando c\u00f3mo combinar estos dispositivos para crear\u00a0 <\/span><\/span>chips a gran escala<\/span><\/span><\/a> \u00a0. <\/span>Un cerebro de silicio que pueda reconfigurarse como el nuestro no podr\u00eda estar tan lejos.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0 <\/span><\/span>Universidad de Purdue\/Rebecca McElhoe<\/span><\/span><\/a><\/em><\/span><\/p>\n

Gent, E. (2022e, 5 de febrero). <\/span><\/span>El nuevo chip reprogramable permite que la IA aprenda continuamente, al igual que el cerebro<\/span><\/span><\/i> . <\/span>Centro de singularidad. <\/span>Recuperado el 7 de febrero de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/02\/07\/new-reprogrammable-chip-lets-ai-learn-continuously-just-like-the-brain\/<\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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