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Las redes neuronales son la joya de la corona en el auge de la inteligencia artificial<\/strong>\u00a0(IA). Despu\u00e9s de atiborrarse de datos, son capaces de hacer cosas como transcribir un discurso a texto o describir im\u00e1genes con una precisi\u00f3n casi perfecta (ver\u00a0Las 10 tecnolog\u00edas emergentes m\u00e1s rompedoras 2013: Aprendizaje profundo<\/a><\/em>).<\/p>\nLo que m\u00e1s llama la atenci\u00f3n es que las redes neuronales, que intentan simular la estructura del cerebro humano, normalmente\u00a0se construyen en software en lugar de hardware<\/strong>, y el software se ejecuta en chips de ordenador convencionales. Eso ralentiza las cosas.<\/p>\n Pero IBM acaba de demostrar que construir los elementos clave de una red neuronal\u00a0directamente sobre el silicio logra que el sistema sea 100 veces m\u00e1s eficiente<\/strong>. En los pr\u00f3ximos a\u00f1os, los chips construidos de esta manera podr\u00edan acelerar el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n Al igual que las redes neuronales en forma de c\u00f3digo inform\u00e1tico, el chip f\u00edsico de IBM imita las sinapsis que conectan las neuronas individuales en el cerebro. La fuerza de estas conexiones sin\u00e1pticas debe ajustarse para que la red aprenda. En un cerebro vivo, esto sucede en forma de conexiones que crecen o se marchitan con el tiempo. Eso es f\u00e1cil de reproducir en el software, pero hasta ahora, resultaba incre\u00edblemente dif\u00edcil replicarlo en formato f\u00edsico<\/strong>.<\/p>\n Los investigadores de IBM han demostrado las sinapsis microelectr\u00f3nicas en un\u00a0trabajo de investigaci\u00f3n<\/a>\u00a0publicado en la revista\u00a0Nature<\/em>. Su enfoque se inspira en la neurociencia, ya que usa\u00a0dos tipos de sinapsis: las de corto plazo para el c\u00e1lculo y las de largo plazo para la memoria<\/strong>. Este m\u00e9todo “aborda algunos problemas clave”, especialmente la baja precisi\u00f3n, que han obstaculizado los esfuerzos previos para construir redes neuronales artificiales en silicio, se\u00f1ala el investigador del Instituto Nacional de Ciencia y Tecnolog\u00eda (India)\u00a0Michael Schneider<\/a>, que est\u00e1 investigando hardware de ordenador inspirado en la neurolog\u00eda.<\/p>\n Los investigadores probaron su red neuronal f\u00edsica mediante dos tareas simples de reconocimiento de im\u00e1genes: la escritura a mano y la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes en color. Las pruebas revelaron que el sistema era tan preciso como una red neuronal profunda basada en software a pesar de que\u00a0consum\u00eda solo un 1 % de energ\u00eda.<\/strong><\/p>\n El descubrimiento no solo es importante para la IA. Si se ampl\u00eda a la producci\u00f3n comercial, podr\u00eda reivindicar una de las grandes apuestas de IBM. Aunque la compa\u00f1\u00eda ya no vende chips de ordenador, lleva tiempo invirtiendo en proyectos dirigidos a reinventar el hardware del ordenador. Su esperanza\u00a0es que<\/a>\u00a0una nueva generaci\u00f3n de componentes microelectr\u00f3nicos ayuden a impulsar los pr\u00f3ximos grandes avances de la humanidad<\/strong>. Este avance podr\u00eda ser un primer paso para conseguirlo, ya que aumentar\u00eda la eficacia del aprendizaje autom\u00e1tico y lograr\u00eda que la tecnolog\u00eda fuera m\u00e1s f\u00e1cil de incorporar en dispositivos peque\u00f1os como\u00a0smartphones<\/em>.<\/p>\n “Aumentar la eficiencia energ\u00e9tica y la velocidad de entrenamiento en capas completamente conectadas por un factor de 100 es un avance por el que merece la pena esforzarse m\u00e1s”, afirma Schneider. Sin embargo, no todos est\u00e1n tan seguros. El investigador de la Universidad de Stanford (EE. UU.)\u00a0Kwabena Boahen<\/a>, que investiga arquitecturas computarizadas, dice que\u00a0el trabajo le recuerda al bombo que hubo alrededor de los “memristores<\/strong>“. Esta especie de transistor sintonizable parecido a una sinapsis lleva\u00a0sub<\/a>desarrollado<\/a>\u00a0desde hace\u00a0m\u00e1s de una d\u00e9cada<\/a>.<\/p>\n El dise\u00f1o de los chips de IBM todav\u00eda es bastante burdo. Consta de cinco transistores y otros tres componentes en lugar del simple transistor que tendr\u00eda un chip normal. Adem\u00e1s, algunos aspectos del sistema solo se han probado mediante simulaci\u00f3n, una t\u00e9cnica com\u00fan para validar dise\u00f1os de microchips.\u00a0IBM todav\u00eda tiene que construir y probar un chip completo<\/strong>. Sin embargo, el trabajo puede ser un paso importante, inspirado biol\u00f3gicamente, hacia un ordenador con la l\u00f3gica de una IA grabada en su n\u00facleo.<\/p>\n