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Crean una neurona artificial más rápida que la del ser humano

Crean una neurona artificial más rápida que la del ser humano
Foto web
05 de agosto de 2022 - 09:43 - Redacción Web

En Estados Unidos, un equipo de multidisciplinarios del instituto tecnológico de Massachusetts  (MIT) se dispuso superar los límites de velocidad de un tipo de neurona creada por los humanos.

Para esto utilizaron un material inorgánico práctico en el proceso de fabricación que permite que sus dispositivos funcionen 1 millón de veces más rápido que las versiones anteriores, además, no necesitan una energía exagerada, es decir, que pueden funcionar con voltajes razonables.

Estas nuevas neuronas se podrían aplicar en varios aspectos, entre ellos, están los coches autoconducidos, la detección de fraudes y el análisis de imágenes médicas.    

Esto se debe a que los investigadores alcanzaron velocidades de nanosegundos con resultados prometedores, es decir, presentan unas resistencias programables que una vez colocadas en la configuración adecuada pueden utilizarse para crear una red de sinapsis y neuronas analógicas, que aumentan considerablemente la velocidad de entrenamiento de una red neuronal, al tiempo que reducen drásticamente el coste y la energía necesarios para llevar a cabo ese procesador.

Además, el coautor Murat Onen explica que “Una vez que tengas un procesador analógico, ya no estarás entrenando redes en las que todo el mundo está trabajando. Estarás entrenando redes con complejidades sin precedentes que nadie más puede permitirse y, por tanto, superando ampliamente a todos ellos. En otras palabras, no se trata de un coche más rápido, sino de una nave espacial”

Este proyecto ha sido inspirado en el ser humano, ya que en el cerebro el aprendizaje se produce gracias al fortalecimiento y debilitamiento de las conexiones neuronales, llamadas sinapsis que llevan tiempo adoptando esta estrategia en la que los pesos de la red se programan mediante logaritmos de entrenamiento.

En el caso de este nuevo procesador, el aumento y la disminución de la conductancia eléctrica de las resistencias protónicas permiten el aprendizaje analógico de la máquina.

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