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.
A medida que las empresas usan cada vez más datos para mejorar la forma en que la IA reconoce imágenes, aprende idiomas y lleva a cabo otras tareas complejas, un artículo publicado en Science esta semana muestra una forma en que los chips de las computadoras podrían reconfigurarse dinámicamente para recibir nuevos datos como lo hace el cerebro. ayudar a la IA a seguir aprendiendo con 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», dijo Shriram Ramanathan, profesor de la Escuela de Ingeniería de Materiales de la Universidad de Purdue, que se especializa en descubrir cómo los materiales podrían imitar el cerebro para mejorar la computación.
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 que una máquina ha estado usando durante años no es diferente del circuito que se construyó originalmente para la máquina en una fábrica.
Este es un problema para hacer que la IA sea más portátil, como para vehículos autónomos o robots en el espacio que tendrían que tomar decisiones por su cuenta en entornos aislados. Si la IA pudiera integrarse directamente en el hardware en lugar de simplemente ejecutarse en el software como suele hacer la IA, estas máquinas podrían operar de manera más eficiente.
En este estudio, Ramanathan y su equipo construyeron una nueva pieza de hardware que se puede reprogramar bajo demanda a través de pulsos eléctricos. Ramanathan cree que esta adaptabilidad permitiría que el dispositivo asumiera todas las funciones necesarias para construir una computadora inspirada en el cerebro.
«Si queremos construir una computadora o una máquina que esté inspirada en el cerebro, en consecuencia, queremos tener la capacidad de programar, reprogramar y cambiar el chip continuamente», dijo Ramanathan.
Hacia la construcción de un cerebro en forma de chip
El hardware es un pequeño dispositivo rectangular hecho de un material llamado niquelato de perovskita, que es 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 los investigadores encontraron que podrían asignarse a las funciones correspondientes en el cerebro.
Cuando el dispositivo tiene más hidrógeno cerca de su centro, por ejemplo, puede actuar como una neurona, una única célula nerviosa. Con menos hidrógeno en esa ubicación, el dispositivo sirve como sinapsis, una conexión entre neuronas, que es lo que usa el cerebro para almacenar memoria en circuitos neuronales complejos.
A través de simulaciones de los datos experimentales, los colaboradores del equipo de Purdue en la Universidad de Santa Clara y la Universidad Estatal de Portland demostraron que la física interna de este dispositivo crea una estructura dinámica para una red neuronal artificial que es capaz de reconocer de manera más eficiente los patrones y dígitos del electrocardiograma en comparación con la estática. redes Esta red neuronal utiliza «computación de depósito», que explica cómo las diferentes partes del cerebro se comunican y transfieren información.
Los investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania también demostraron en este estudio que a medida que se presentan nuevos problemas, una red dinámica puede «seleccionar y elegir» qué circuitos son los más adecuados para abordar esos problemas.
Dado que el equipo pudo construir el dispositivo utilizando técnicas de fabricación estándar compatibles con semiconductores y operar el dispositivo a temperatura ambiente, Ramanathan cree que esta técnica puede ser fácilmente adoptada por la industria de semiconductores.
«Demostramos que este dispositivo es muy robusto», dijo Michael Park, Ph.D. de Purdue. estudiante de ingeniería de materiales. «Después de programar el dispositivo durante un millón de ciclos, la reconfiguración de todas las funciones es notablemente reproducible».
Los investigadores están trabajando para demostrar estos conceptos en chips de prueba a gran escala que se usarían para construir una computadora inspirada en el cerebro.
Los experimentos en Purdue se llevaron a cabo en el FLEX Lab y el Centro de Nanotecnología Birck del Discovery Park de Purdue. Los colaboradores del equipo en el Laboratorio Nacional Argonne, la Universidad de Illinois, el Laboratorio Nacional Brookhaven y la Universidad de Georgia realizaron mediciones de las propiedades del dispositivo.
La investigación fue apoyada por la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía de EE. UU., la Oficina de Investigación Científica de la Fuerza Aérea y la Fundación Nacional de Ciencias.
Fuente de la historia:
Materiales proporcionados por Universidad de Purdue. Original escrito por Kayla Wiles. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
