A medida que la inteligencia artificial se ha vuelto cada vez más sofisticada, ha inspirado esfuerzos renovados para desarrollar computadoras cuya arquitectura física imite al cerebro humano. Un enfoque, llamado informática de reservorio, permite que los dispositivos de hardware logren los cálculos de mayor dimensión requeridos por la inteligencia artificial emergente.El nuevo dispositivo destaca el potencial de los sistemas mecánicos extremadamente pequeños para lograr estos cálculos.
Un grupo de investigadores de la Universidad de Sherbrooke en Québec, Canadá, informa sobre la construcción del primer dispositivo informático de depósito construido con un sistema microelectromecánico MEMS. Publicado en el Revista de Física Aplicada , de AIP Publishing, la red neuronal explota la dinámica no lineal de un haz de silicio de microescala para realizar sus cálculos. El trabajo del grupo busca crear dispositivos que puedan actuar simultáneamente como un sensor y una computadora usando una fracción de la energía de una computadora normalusaría.
El artículo aparece en una sección de tema especial de la revista dedicada a "Nuevos materiales y física para la computación neuromórfica", que destaca los nuevos desarrollos en la investigación en ciencias físicas y materiales que prometen desarrollar el "neuromórfico" integrado a gran escalasistemas del mañana que llevarán la computación más allá de las limitaciones de los semiconductores actuales de hoy.
"Este tipo de cálculos normalmente solo se realizan en software, y las computadoras pueden ser ineficientes", dijo Guillaume Dion, autor del artículo. "Muchos de los sensores actuales están construidos con MEMS, por lo que dispositivos como el nuestro serían la tecnología ideal"para difuminar el límite entre los sensores y las computadoras "
El dispositivo se basa en la dinámica no lineal de cómo el haz de silicio, con un ancho 20 veces más delgado que un cabello humano, oscila en el espacio. Los resultados de esta oscilación se utilizan para construir una red neuronal virtual que proyecta la señal de entrada en la parte superiorespacio dimensional requerido para la computación de redes neuronales.
Dion dijo que, en demostraciones, el sistema pudo cambiar entre diferentes tareas de referencia comunes para redes neuronales con relativa facilidad, incluida la clasificación de sonidos hablados y el procesamiento de patrones binarios con precisiones de 78.2 por ciento y 99.9 por ciento, respectivamente.
"Este pequeño rayo de silicio puede hacer tareas muy diferentes", dijo Julien Sylvestre, otro autor del artículo. "Es sorprendentemente fácil ajustarlo para que funcione bien al reconocer palabras".
Sylvestre dijo que él y sus colegas están buscando explorar cálculos cada vez más complicados utilizando el dispositivo de haz de silicio, con la esperanza de desarrollar sensores y controladores de robots pequeños y eficientes energéticamente.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Instituto Americano de Física . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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