Cuando el cerebro humano aprende algo nuevo, se adapta. Pero cuando la inteligencia artificial aprende algo nuevo, tiende a olvidar la información que ya aprendió. En el artículo Reconfigurable perovskite nickelate electronics for artificial intelligence, publicado en la revista Science, se muestra una forma en que los nanochips de las computadoras podrían reconfigurarse dinámicamente para recibir nuevos datos, como lo hace el cerebro, de modo de seguir aprendiendo en el tiempo. "Los cerebros de los seres vivos pueden aprender continuamente a lo largo de su vida. Ahora hemos creado una plataforma artificial para que las máquinas aprendan a lo largo de su vida", dice Shriram Ramanathan, profesor de la Escuela de Ingeniería de Materiales de la Universidad de Purdue. A diferencia del cerebro, que forma constantemente nuevas conexiones entre las neuronas para permitir el aprendizaje, los circuitos de un chip de computadora no cambian. Un circuito de una máquina usado durante años no es diferente del circuito original. Este es un problema para hacer algo portátil como vehículos autónomos o robots en el espacio capaces de tomar decisiones por su cuenta en entornos aislados.
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| Crédito de la foto: Universidad Purdue / Rebecca McElhoe |
Si la IA pudiera integrarse directamente en el hardware en lugar de simplemente ejecutarse en el software como se suele hacer, estas máquinas podrían operar de manera más eficiente. Tener toda la funcionalidad central requerida para la computación neuromórfica en un tipo de nanodispositivo podría ofrecer mejoras dramáticas a las arquitecturas informáticas emergentes. Los dispositivos reconfigurables ofrecen la capacidad de programar circuitos electrónicos bajo demanda. Los investigadores de demostraron la creación de neuronas artificiales, sinapsis y condensadores de memoria en perovskita (NdNiO3), dispositivos que se pueden reconfigurar simplemente para un propósito específico mediante pulsos eléctricos de un solo disparo. El hardware es un pequeño dispositivo rectangular hecho de un material llamado niquelato de perovskita, muy sensible al hidrógeno. La aplicación de pulsos eléctricos a diferentes voltajes permite que el dispositivo mezcle una concentración de iones de hidrógeno en cuestión de nanosegundos creando estados que podrían asignarse a las funciones correspondientes en el cerebro. Cuando el dispositivo tiene más hidrógeno cerca de su centro puede actuar como una neurona, una única célula nerviosa. Con menos hidrógeno en esa ubicación, el dispositivo sirve como sinapsis, una conexión entre neuronas, lo que usa el cerebro para almacenar memoria en los circuitos neuronales complejos.
Un interesante avance ya que si queremos construir cerebros artificiales debemos tener la capacidad de programar, reprogramar y cambiar el chip continuamente.
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