La investigación se ha esforzado durante mucho tiempo por desarrollar computadoras para que funcionen con la misma eficiencia energética que nuestros cerebros. Un estudio, dirigido por investigadores de la Universidad de Gotemburgo, ha logrado por primera vez combinar una función de memoria con una función de cálculo en el mismo componente.El descubrimiento abre el camino a tecnologías más eficientes, desde teléfonos móviles hasta automóviles autónomos.
En los últimos años, las computadoras han podido abordar tareas cognitivas avanzadas, como el reconocimiento del lenguaje y de imágenes o la demostración de habilidades de ajedrez sobrehumanas, gracias en gran parte a la inteligencia artificial IA. Al mismo tiempo, el cerebro humano aún no tiene rival ensu capacidad para realizar tareas con eficacia y eficiencia energética.
"Encontrar nuevas formas de realizar cálculos que se asemejen a los procesos de eficiencia energética del cerebro ha sido un objetivo importante de la investigación durante décadas. Las tareas cognitivas, como el reconocimiento de imágenes y voz, requieren una gran potencia informática y aplicaciones móviles, en particular, como dispositivos móvilesteléfonos, drones y satélites requieren soluciones energéticamente eficientes ", dice Johan Åkerman, profesor de espintrónica aplicada en la Universidad de Gotemburgo.
avance importante
Trabajando con un equipo de investigación en la Universidad de Tohoko, Åkerman dirigió un estudio que ahora ha dado un importante paso adelante en el logro de este objetivo. En el estudio, ahora publicado en la revista Nature Materials, los investigadores lograron por primera vezvincular las dos herramientas principales para cálculos avanzados: redes de osciladores y memristores.
Åkerman describe los osciladores como circuitos oscilantes que pueden realizar cálculos y que son comparables a las células nerviosas humanas. Los memristores son resistencias programables que también pueden realizar cálculos y que tienen memoria integrada. Esto los hace comparables a las células de memoria. La integración de los dos es una de las principalesavance de los investigadores.
"Este es un avance importante porque demostramos que es posible combinar una función de memoria con una función de cálculo en el mismo componente. Estos componentes funcionan más como las redes neuronales energéticamente eficientes del cerebro, lo que les permite convertirse en bloques de construcción importantes enfuturo, más computadoras cerebrales ".
habilita tecnologías energéticamente eficientes
Según Johan Åkerman, el descubrimiento permitirá tecnologías más rápidas, más fáciles de usar y que consuman menos energía en muchas áreas. Considera que es una gran ventaja que el equipo de investigación haya producido con éxito los componentes en un espacio extremadamente pequeño: cientos deLos componentes encajan en un área equivalente a una sola bacteria. Esto puede ser de particular importancia en aplicaciones más pequeñas como teléfonos móviles.
"Los cálculos con mayor eficiencia energética podrían generar nuevas funciones en los teléfonos móviles. Un ejemplo son los asistentes digitales como Siri o Google. Hoy en día, todo el procesamiento lo realizan los servidores, ya que los cálculos requieren demasiada energía para el tamaño pequeño de un teléfono.Si, en cambio, los cálculos pudieran realizarse localmente, en el teléfono real, podrían hacerse más rápido y más fácilmente sin necesidad de conectarse a servidores ".
Señala los vehículos autónomos y los drones como otros ejemplos de dónde los cálculos más eficientes energéticamente podrían impulsar los desarrollos.
"Cuanto más eficientemente energéticamente se puedan realizar los cálculos cognitivos, más aplicaciones serán posibles. Es por eso que nuestro estudio realmente tiene el potencial de hacer avanzar el campo".
sobre el campo de investigación La computación neuromórfica es un campo relacionado con la inteligencia artificial que intenta imitar las redes neuronales del cerebro. La investigación utiliza nuevos enfoques algorítmicos que se asemejan a la forma en que el cerebro humano se integra con el mundo circundante para ofrecer una capacidad que se aproxima a la cognición humana.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Gotemburgo . Original escrito por Ulrika Ernström. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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