Imitando los procesos de aprendizaje del cerebro humano con inteligencia artificial: este es el estudio totalmente italiano

Un equipo de investigadores académicos presenta un estudio que abre nuevas fronteras para la realización de nanoarquitecturas neuronales artificiales.

En los últimos días hablamos de los estudios de Samsung sobre la creación de chips neuromórficos capaces de imitar las conexiones del cerebro humano.

Un estudio totalmente italiano que ve a los investigadores del Politécnicos de Turín y Milán e INRiM (Instituto Nacional de Investigaciones Metrológicas) acaba de ser publicado en la revista Naturaleza.

Los académicos proponen un nuevo enfoque de hardware para imitar las características del cerebro a partir de la evidencia de que incluso las funciones más complejas del cerebro, como la memoria y el aprendizaje, son la expresión de un comportamiento colectivo de conexiones (sinapsis) mi unidades de proceso (neuronas) que tienen una naturaleza física y material.

Los dispositivos desarrollados por Carlo Ricciardi, profesor del Departamento de Ciencias Aplicadas y Tecnología-DISAT, Daniele Ielmini del Politecnico di Milano y Gianluca Milano del Instituto Nacional de Investigaciones Metrológicas-INRiM se basan en redes de nanocablesnanocables) memresistivi, arquitecturas a nanoescala (al igual que las sinapsis biológicas) que muestran funciones neuronales típicas como la adaptabilidad, la plasticidad y la correlación espacio-tiempo.

Los investigadores trabajaron en un sistema compuesto por dos arquitecturas, ambas memresistivas: la red de nanocables reacciona a las entradas, produciendo una salida espacio-temporal con dimensiones reducidas y transitorias que luego es procesada por una matriz RAM resistiva no volátil.

Gracias a este último fue posible realizar funciones de clasificación e inferencia usando las leyes simples de Ohm y Kirchoff (computación física en memoria).

Dado que la mayor parte de consumo de energía en sistemas basados ​​eninteligencia artificial surge de la fase de entrenamiento de la red (lo mismo ocurre también en el caso de las redes neuronales biológicas ...), la compresión de los parámetros operados por la red de nanocables conlleva una disminución significativa del consumo global.

Con el fin de explotar industrialmente el enorme potencial del proyecto, los tres grupos italianos ya han presentado una patente conjunta.

Como sabemos, las supercomputadoras de Google e IBM han vencido a los campeones de los juegos de estrategia (ajedrez, Jeopardy, Go, etc.) utilizando modelos basados ​​en el entrenamiento previo de redes neuronales. Las habilidades derivadas de la implementación de algoritmos de inteligencia artificial están aterrizando gradualmente también en los dispositivos que todos tenemos, comenzando por los teléfonos inteligentes.

A pesar de estos increíbles avances, la capacidad del cerebro humano para procesar información del espacio-tiempo en paralelo y con un consumo muy bajo sigue siendo inalcanzable para los enfoques computacionales actuales. Baste decir que el consumo de la supercomputadora IBM Watson es aproximadamente un millón de veces mayor que el de nuestro cerebro.

El desafío asumido por el equipo italiano está aquí: darse cuenta nanoarquitecturas neuronales artificiales efectivo pero increíblemente eficiente al mismo tiempo.

"Hemos demostrado que es posible implementar 'sobre el tema' la dinámica de los procesos cognitivos que por un lado explotan la memoria operativa de corto plazo para recordar y comparar imágenes, ideas y símbolos, mientras que por otro lado clasifican los resultados en variaciones estructurales de nuestras conexiones (memoria a largo plazo)", explica Ricciardi".Dichos dispositivos pueden implementar paradigmas computacionales que requieren un entrenamiento limitado, allanando el camino no solo para computadoras cada vez más inteligentes y de bajo consumo, sino también para prótesis neuronales implantables que algún día podrían permitir la recuperación o contención de funciones neuronales en regresión."con enormes beneficios para el beneficio de toda la comunidad.

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