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Científicos de EE.UU. y Australia han creado un procesador neuromórfico a partir de numerosos nanohilos de plata. Se colocaron miles de nanocables uno encima del otro en orden aleatorio, y todo este caos se colocó en un grupo de contactos de entrada y salida ordinarios. Todos juntos se convirtieron en una red neuromórfica que pudo aprender a reconocer números escritos a mano con una precisión increíble.
У proceso Al introducir señales en las intersecciones de miles de hilos, surgieron cientos de miles de contactos. En estos contactos comenzaron a fluir reacciones de galvanización electroquímica y surgió algo así como un recuerdo. Para entrenar el procesador, los científicos utilizaron la base de datos MNIST, que contiene muchas variaciones de números escritos a mano. Cada paso de los datos de entrada estuvo acompañado de muchos procesos transitorios en la maraña de nanohilos. Lo más probable es que los investigadores ni siquiera hayan descubierto qué, dónde y cómo funciona para obtener el resultado.
Después del entrenamiento, el sistema comenzó a reconocer números escritos a mano con una precisión del 93,4%, como se informa en un artículo reciente de la revista Nature Communications. Un cerebro artificial de este tipo no tiene memoria para un procesamiento más complejo del resultado. Funciona en línea, transmitiendo información reconocida a la salida, que será suficiente para varias aplicaciones. Las ventajas de la solución son obvias: es barata, a diferencia de los aceleradores de IA de costos inauditos. Lo mismo se aplica al consumo de energía para resolver un problema aplicado: el "cerebro" hecho de nanohilos consumirá muy poca cantidad.
Este desarrollo de Caltech y la Universidad de Sydney aún está en bruto, pero su potencial podría ser enorme dada la facilidad de fabricación y las capacidades declaradas. Pasará algún tiempo antes de que las redes de nanocables puedan competir con potentes aceleradores de IA, pero puede haber aplicaciones que no necesiten toda esa potencia. El equipo cree que todavía queda mucho por aprender sobre las redes neuromórficas.
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