IBM crea red de neuronas artificiales

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Investigadores de la compañía IBM desarrollaron una red de neuronas artificiales para la transferencia y análisis de datos que funcionan como el cerebro humano

En el avance de la computación cognoscitiva, IBM da un gran paso. Los científicos de la gigante tecnológica crearon neuronas y sinapsis artificiales capaces de imitar la capacidad cognoscitiva de aprendizaje de nuestro cerebro.

El laboratorio de IBM construyó una red de 500 neuronas artificiales para estudiar su funcionalidad en la transferencia de datos. El proyecto se destaca por el uso de materiales ya conocidos y por ofrecer un diseño de fácil réplica, y bajo consumo de energía.

La nueva creación utiliza materiales que cambian de fase para almacenar y procesar datos, una novedad que representa un marco en el desarrollo de redes neuronales que se pueden aplicar en la computación.

Divulgada por el diario Nature Nanotechnology, la invención es el resultado de diez años de investigaciones. Pero, como afirmó uno de los científicos de IBM, Evangelos Eleftheriou, aún serán necesarios muchos años para que un chip con la invención esté disponible en el mercado.

Copiando el cerebro
Para la creación de la neurona artificial, los científicos analizaron como podría ser posible crear capacidades versátiles de grandes poblaciones de neuronas. Comparar los sistemas biológicos a las densidades y microvoltajes fue realmente un reto.

La respuesta está en la variación aleatoria de las neuronas artificiales. En el área de la estática, esta variación se utiliza para determinar posibles resultados en análisis de datos, y por ello es posible determinar la probabilidad de las correlaciones.

El autor del artículo publicado y científico de IBM, Tomas Tuma, afirmó en Zúrich que “básicamente opera como el cerebro, con pulsos cortos de voltaje que llegan a través de sinapsis que excitan neuronas”.

De acuerdo con Tuma, los científicos usaron un pulso corto de casi un nanosegundo para inducir el cambio de material.  Este cambio representa la capacidad de contestar de forma diferente en la representación de señales en los sistemas de cómputo.

Fuentes: http://fnbr.es/3athttp://fnbr.es/3auhttp://fnbr.es/3av

Foto: IBM/Divulgación