Los científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) afirman que este desarrollo podrá ser empleado en funciones como la detección de fraudes, el análisis de imágenes médicas y los carros auto conducidos
Lo que refiere el comunicado de los expertos, es que la creación de esta sinapsis analógica es la propuesta de superación en los límites de velocidad que está en la capacidad para crear un ser humano. Y es que todo va de la mano del “aprendizaje profundo analógico” que refiere una nueva rama de la inteligencia artificial la cual promete una computación más rápida con una fracción del uso de energía. En estos casos comúnmente, se dispara la cantidad de tiempo, energía y dinero necesarios para entrenar modelos de redes neuronales cada vez más complejos.
Como es de saberse, los procesadores digitales para su óptimo funcionamiento, requieren transistores, por su parte los analógicos usan resistencias programables. De acuerdo al comunicado de prensa, una vez puestas en la configuración adecuada, estas resistencias pueden utilizarse para crear una red de sinapsis y neuronas analógicas.
El actual avance tecnológico, es compatible con las técnicas de fabricación de silicio lo que da luz verde para encontrar una posible fusión en el hardware informático comercial para aplicaciones de aprendizaje profundo.
“Con esta idea clave y las potentes técnicas de nanofabricación que tenemos en el MIT.nano, hemos podido unir estas piezas y demostrar que estos dispositivos son intrínsecamente muy rápidos y funcionan con voltajes razonables», afirma el autor principal, Jesús A. del Álamo, profesor Donner del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática (EECS) del MIT agregando «Este trabajo ha puesto realmente estos dispositivos en un punto en el que ahora parecen realmente prometedores para futuras aplicaciones”.
Para su fabricación se dejaron atrás algunos materiales empleados comúnmente y se utilizó un vidrio de alta tecnología, conocido como vidrio inorgánico de fosfosilicato (PSG), los investigadores pudieron alcanzar velocidades de nanosegundos, lo que en versiones anteriores no sucedía, lo que significa una velocidad contundente tanto así en comparación con las sinapsis del cerebro humano, según afirman los científicos en el comunicado.
«El potencial de acción en las células biológicas sube y baja con una escala de tiempo de milisegundos, ya que la diferencia de voltaje de aproximadamente 0,1 voltios está limitada por la estabilidad del agua», dijo, por su parte, el coautor del estudio y profesor de ciencias nucleares Ju Li, en el comunicado. Afirmando también «Aquí aplicamos hasta diez voltios a través de una película especial de vidrio sólido de espesor nanométrico que conduce protones, sin dañarla permanentemente. Y cuanto más fuerte sea el campo, más rápidos serán los dispositivos iónicos».
El aprendizaje en el cerebro humano se da gracias a un proceso de fortalecimiento y debilitamiento en las conexiones neuronales que se llama sinapsis. El proceso de adaptación de la estrategia es largo y se usa algoritmos de entrenamiento para que los pesos de la red sean programados. Por su parte el desarrollo actual simula este proceso por medio del aumento y la disminución de la conductancia eléctrica de las resistencias protónicas que permite el aprendizaje analógico de la máquina.
