El dispositivo ha pasado por más de un millón de ciclos de reprogramación, pero aún muestra una alta confiabilidad y puede usarse en la industria de los semiconductores.
El personal universitario de Purdue, Santa Clara, Portland y Pensilvania ha creado una plataforma artificial en la que las máquinas pueden aprender constantemente. El hardware de este dispositivo se puede reprogramar en cualquier momento mediante impulsos eléctricos, según Technology Networks.
Los cerebros de los seres vivos pueden aprender constantemente a lo largo de la vida, explica Sriram Ramanathan de la Universidad de Purdue. “A diferencia de un cerebro vivo, que constantemente forma nuevas conexiones entre las neuronas para permitir el aprendizaje, el circuito de un chip de computadora no cambia. El circuito que la máquina ha estado usando durante años no es diferente del circuito que se construyó originalmente para el automóvil en la fábrica.
Solia ser asi, pero ahora Ramanathan y su equipo han creado una pieza de hardware completamente nueva.
Es un pequeño dispositivo rectangular hecho de un material llamado niquelato de perovskita, que es muy sensible al hidrógeno. La aplicación de pulsos eléctricos de diferentes voltajes permite que el dispositivo cambie la concentración de iones de hidrógeno en nanosegundos, creando estados que los investigadores encontraron que pueden asignarse a las funciones correspondientes en el cerebro vivo.
Por ejemplo, cuando hay más hidrógeno en el centro del dispositivo, puede actuar como una neurona, una sola célula nerviosa. Con menos hidrógeno en su lugar, el dispositivo sirve como sinapsis, una conexión entre neuronas que el cerebro usa para almacenar memoria en circuitos neuronales complejos.
Al modelar datos experimentales, los investigadores demostraron que la fisica interna de este dispositivo crea una estructura dinámica para una red neuronal artificial que puede reconocer patrones y números de manera más eficiente que una red estática.
Esta red neuronal utiliza "computación de reservorio", que explica cómo las diferentes partes del cerebro interactúan entre si y transmiten información.
Los investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania también demostraron en este estudio que a medida que surgen nuevos problemas, la red dinámica puede "seleccionar y elegir" qué circuitos son los más adecuados para resolver problemas similares.
Debido a que el equipo pudo crear un dispositivo utilizando técnicas de fabricación compatibles con semiconductores y operar el dispositivo a temperatura ambiente, el profesor Ramanathan cree que este método se puede aplicar fácilmente en la industria de los semiconductores.
El dispositivo ha pasado por más de un millón de ciclos de reprogramación y aún muestra una alta confiabilidad. Los investigadores están trabajando para demostrar estos conceptos en chips de prueba a gran escala que se utilizarán para construir una computadora inspirada en el cerebro humano.
Las naciones lideres están compitiendo por el dominio global mediante la construcción de una IA completa, incluida China, que ha desarrollado una hoja de ruta de tres años en esta dirección.
Mientras tanto, en EE. UU., el Future of Life Institute pidió la prohibición del uso de IA en drones de combate.
Sin usted, esta web no existiria. Gracias por visitarme, espero que le haya gustado y vuelva. Gracias ☺️
Fecha actualizacion el 2022-02-08. Fecha publicacion el 2022-02-08. Categoria: Inteligencia Artificial Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: thesaxon