El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha desarrollado un nuevo hardware basado en sinapsis analógicas: es un millón de veces más rápido que el cerebro humano. La nueva tecnología tiene como objetivo centrarse en el aprendizaje profundo para una variedad de propósitos, al tiempo que brinda a todos los usuarios un gran poder de procesamiento.
Una investigación del MIT llamada "Resistencias programables de protones de nanosegundos para el aprendizaje analógico profundo" (te lo enlazo aqui) se centra en una nueva sinapsis analógica diseñada para el aprendizaje profundo. Los resultados, como se mencionó, son una locura. El hardware tiene enormes capacidades y, además de proporcionar más poder de cómputo para la IA, consume menos energía para sus necesidades.
Rapid Analog Synapse, la piedra angular del futuro próximo
Para desarrollar una resistencia programable superrápida y extremadamente eficiente energéticamente, los científicos consideraron materiales completamente diferentes para el electrolito. La sinapsis analógica del MIT se basa en vidrio de fosfosilicato inorgánico, lo que le otorga una velocidad tremenda, un bajo consumo de energía y una capacidad sin precedentes para el aprendizaje automático.
Machine learning con esquemas inspirados en el funcionamiento del cerebro el ser humano está creciendo en todas partes. Esta investigación del grupo MIT es solo uno de los muchos enfoques disponibles en todo el mundo. Las aplicaciones son casi infinitas, y al servicio de la comunidad científica impulsarán muchos nuevos descubrimientos en los próximos años, revolucionando el antiguo concepto de 'superordenador', que ahora será cada vez más una 'superinteligencia'.
Aparentemente tiene sus propias sinapsis.
Con el aprendizaje profundo, los productos y servicios se centrarán cada vez más en las respuestas y los resultados: desde modelos climáticos que nos ayuden a comprender cómo cambia el planeta hasta 'gemelos virtuales' que nos permitan probar soluciones urbanas virtuales antes de aplicarlas a la realidad.
“Con un hardware como este, puede entrenar redes con una complejidad sin precedentes que nadie más puede permitirse y, como resultado, superarlas con creces. O sea, esto no es un coche anterior, es una nave espacial”, dice. Murat Onen, autor principal y postdoctoral del MIT.
No puedo esperar a que el mundo comience a pilotarlo.
