La Paz, 27 de oct 2023 (ATB Digital).- La búsqueda de sistemas de computación más eficientes y rápidos es una constante en el mundo tecnológico. Un equipo de investigadores ha dado un paso significativo en esta dirección, desarrollando una arquitectura que utiliza procesadores fotónicos para emular las redes neuronales biológicas.
El proyecto es fruto de la colaboración entre la Universidad de Münster, y las Universidades de Exeter y Oxford en el Reino Unido. Este equipo multidisciplinario está compuesto por físicos y especialistas en informática, lo que añade una riqueza de enfoques al estudio.
La arquitectura desarrollada se basa en eventos para el procesamiento de datos. A diferencia de los sistemas tradicionales que operan en ciclos de reloj fijos, esta arquitectura permite una adaptación continua de las conexiones dentro de la red neuronal.
El chip contiene cerca de 8.400 neuronas artificiales hechas de material de cambio de fase acoplado por guía de ondas. Estas neuronas pueden fortalecer o debilitar sus conexiones, un fenómeno conocido como plasticidad sináptica. Esto es crucial para los procesos de aprendizaje en una red neuronal.
Una de las ventajas más notables de este sistema es el uso de procesadores fotónicos. Al utilizar la luz para el transporte y procesamiento de datos, se logra una mayor velocidad y eficiencia energética en comparación con los procesadores electrónicos tradicionales.
Para evaluar la eficacia del sistema, los investigadores utilizaron un algoritmo evolutivo para entrenar la red neuronal en la distinción entre textos en alemán e inglés. El parámetro de reconocimiento utilizado fue el número de vocales en el texto.
El desarrollo de esta arquitectura abre nuevas posibilidades para aplicaciones de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento. Aunque se encuentra en una fase de investigación básica, el objetivo a largo plazo es desarrollar una arquitectura de computación óptica para aplicaciones de IA de manera rápida y eficiente.
Explicando el tema de forma más clara
Imaginemos que nuestro cerebro es como una gran ciudad llena de habitantes que se comunican entre sí. En esta ciudad cerebral, cada habitante es como una neurona, y las carreteras que los conectan son como las sinapsis (en nuestro cerebro, las neuronas son como los habitantes que envían y reciben mensajes, mientras que las sinapsis son como las carreteras que conectan estas neuronas).
Ahora, los científicos han creado una «mini-ciudad» artificial que funciona de manera similar a nuestro cerebro, pero en lugar de usar carreteras comunes, usan «autopistas de luz» para que la comunicación sea más rápida y eficiente. En lugar de usar señales eléctricas como en nuestro cerebro, estas neuronas artificiales usan luz para enviar mensajes. Es como si en lugar de enviar una carta por correo ordinario, la enviaras por un rayo láser super rápido.
¿Por qué es importante que las conexiones sean fuertes o débiles?
Imagina que eres amigo de alguien y hablas con esa persona todos los días. Esa «conexión» se vuelve más fuerte con el tiempo. Lo mismo ocurre con estas neuronas artificiales. Pueden hacer que sus «amistades» o conexiones sean más fuertes o más débiles según lo necesiten. Esto es importante para aprender cosas nuevas, como cuando aprendemos a montar en bicicleta o a hablar un nuevo idioma.
Pero es que además este sistema puede hacer cálculos muy complicados usando muy poca energía. Esto es especialmente útil para tareas que requieren mucha potencia de cálculo, como entender el lenguaje humano o reconocer imágenes.
Es curioso ver cómo la computación puede acercarse cada vez más a emular procesos biológicos complejos. Hace poco me preguntaron si la IA podría llegar a funcionar igual a un cerebro humano, una pregunta que chirría por varios lados, pero que tiene una respuesta rápida: hasta que no conozcamos perfectamente cómo funciona nuestro cerebro, no podremos replicar su funcionamiento en ningún sistema artificial.
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