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Crean la primera red neuronal fotónica de silicio del mundo

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Inteligencia Artificial

Desde casi el principio mismo de la informática como tal, uno de los objetivos que se han perseguido con esta ciencia es la emulación del funcionamiento del cerebro humano. Así, a medida que la tecnología avanza, es posible desarrollar nuevos y más complejos sistemas de cara precisamente a ese fin. Queda todavía, no obstante, un gran camino por recorrer, hasta que sea capaz de emular el funcionamiento del cerebro humano en un sistema artificial, pero lo cierto es que se van produciendo avances que apuntan a que cada vez es más probable que sí que se alcance dicho objetivo a medio-largo plazo.

Un gran ejemplo de ello son las redes neuronales artificiales, es decir, la emulación digital de las redes neuronales que se producen en el cerebro a partir de las conexiones sinápticas entre las neuronas, una vez que estas ya se encuentran en su zona de destino cerebral (tras la migración neuronal). Parece algo particularmente complejo, pero en realidad los primeros modelos de las mismas se empezaron a plantear en 1943, teniendo su primera aplicación en una solución industrial en 1960. Desde entonces, los avances se han ido produciendo y, a día de hoy, ya se emplean como el principal paradigma en los sistemas capaces de aprender y de procesar datos en el contexto de Big Data y Machine Learning. Así, la importancia de las mismas en el desarrollo de la inteligencia artificial es muy, muy profunda.

Uno de los aspectos en los que, de momento, el cerebro humano llega todavía mucha ventaja a las redes neuronales artificiales, es la velocidad con la que se establecen las conexiones sinápticas, pero esto también está más cerca de cambiar, tal y como informa MIT Technology Review, puesto que investigadores de la Universidad de Princeton han logrado hacer funcionar un sistema de red neuronal en el que la sinapsis entre los nodos es fotónica. El sistema se basa en varios nodos con una base de silicio y que operan en distintas longitudes de onda. De esta manera, con la modulación adecuada de la longitud de onda de los fotones, es posible hacer que se generen sinapsis entre los nodos adecuados para realizar determinadas operaciones, acelerando de una manera sorprendente el tiempo que se emplea para procesar una operación determinada. En el caso de las pruebas realizadas por el grupo de investigadores, ante el desafío de despejar ciertas ecuaciones diferenciales, se logró multiplicar por casi 2.000 la velocidad de un sistema convencional en la realización de las mismas operaciones.

Esto es solo un principio, hay que tener en cuenta que el prototipo de red neuronal fotónica de Princeton consta solo de 49 neuronas sintéticas (recordemos que, según las últimas estimaciones al respecto, el cerebro humano tiene 86.000 millones), y a medida que aumente el volumen de neuronas sintéticas, también se incrementará de manera exponencial la dificulta de gestión de las mismas. Así, a corto plazo las redes neurológicas artificiales seguirán dependiendo de las tecnologías ya existentes, pero cabe esperar que este primer paso de los investigadores de Princeton nos acerque a unos sistemas de inteligencia artificial mucho más rápidos y eficientes. Tardará en llegar, pero ya está dado el primer paso.

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