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La nueva era de la informática se está acercando, ya que los investigadores crearon el diseño y realizaron la primera prueba práctica para una sinapsis artificial que podría permitir a las computadoras replicar algunas de las funciones más complejas e intrincadas del cerebro.
Si bien las computadoras pueden parecer más poderosas que nuestros cerebros, en realidad podemos lidiar con un rango mucho más amplio de señales posibles que el "encendido" y el "apagado" del binario, gracias a las sinapsis que manejan las conexiones entre las neuronas.
Replicar esa capacidad en una computadora requiere sinapsis artificiales que pueden enviar de manera confiable todas esas señales sutilmente diferentes. Como se describe en la edición del lunes de la revista Materiales de la naturaleza, los investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts han realizado lo que llaman la primera prueba práctica de una sinapsis artificial, liberando lo que se conoce como computación neuromórfica.
Si bien las pruebas solo ocurrieron en simulaciones por computadora, las pruebas fueron prometedoras. Los investigadores utilizaron los diseños de sinapsis artificial para reconocer diferentes muestras de escritura a mano. La simulación que ejecutaron logró casi coincidir con lo que pueden hacer los algoritmos tradicionales existentes en términos de precisión, 95 contra 97 por ciento, que es un punto de partida impresionante para la tecnología en la infancia absoluta.
Las computadoras digitales tradicionales se basan en la señalización binaria. Un valor de uno significa "encendido", mientras que un valor de cero significa "apagado". Debido a que las computadoras pueden realizar cálculos específicos de forma mucho más rápida y eficiente que nosotros, es fácil suponer que este enfoque binario es mejor que lo que ocurre en nuestro sesos.
Pero la configuración analógica de los 100 mil millones de neuronas dentro de cada uno de nuestros cerebros es posiblemente mucho más sofisticada. Los 100 trillón Las sinapsis que administran las conexiones entre esas neuronas no se limitan a enviar señales de activación o desactivación.
Los diferentes tipos y números de iones que fluyen a través de una sinapsis determinada determinan la intensidad de la señal que envía a una neurona en particular, y ese espectro de posibles mensajes significa que nuestro cerebro puede desbloquear una variedad mucho mayor de cálculos. Si las computadoras pudieran agregar ese tipo de complejidad a sus ya importantes juegos de herramientas, estaría mirando algunas máquinas realmente poderosas, y tampoco tendrían que ser gigantes.
Aquí está el problema: la naturaleza ha tenido un par de miles de millones de años para perfeccionar las sinapsis en nuestros cerebros y las de otras especies. Los investigadores solo han estado intentando crear el equivalente sintético durante algunos años, y hay algunos obstáculos importantes. Lo más importante es que cualquier sinapsis artificial debe enviar de manera confiable exactamente el mismo tipo de señal para cada entrada que recibe, de lo contrario, la complejidad simplemente se degrada en caos.
"Una vez que aplique un poco de voltaje para representar algunos datos con su neurona artificial, debe borrar y poder escribirlos de la misma manera", dijo Kim. “Pero en un sólido amorfo, cuando escribes de nuevo, los iones van en direcciones diferentes porque hay muchos defectos. Esta corriente está cambiando, y es difícil de controlar. Ese es el mayor problema: la no uniformidad de la sinapsis artificial ".
Los investigadores del MIT son optimistas porque su diseño ha logrado avances significativos en este problema al utilizar un material diferente, un silicio monocristalino que funciona perfectamente sin defectos. En una simulación, los investigadores diseñaron sinapsis artificiales sobre esta base utilizando el material común de transistor germanio de silicio, que fueron capaces de crear corrientes que variaron solo alrededor de un cuatro por ciento entre diferentes sinapsis. Eso no es perfecto, pero es una gran mejora en lo que se ha logrado anteriormente.
Por ahora, este trabajo sigue siendo teórico, y hay una diferencia entre demostrar resultados prometedores en una simulación y darse cuenta de que en una prueba real del mundo real. Pero Kim y su equipo son optimistas.
"Esto abre un trampolín para producir hardware artificial real", dijo.
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