Desarrollan un chip que imita al cerebro humano con rayos de luz

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Gracias a la fotónica o ciencia de la luz, investigadores del MIT han creado un chip capaz de manejar redes de neuronas.

Las redes neurales artificiales basadas en algoritmos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano son capaces de desarrollar habilidades como detectar mentiras, reconocer caras o predecir infartos de miocardio.

Sin embargo, la mayoría de los computadores no saben usarlos de forma eficiente.

Pero el futuro puede estar en la fotónica: un equipo de ingenieros del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ha diseñado un chip que emplea rayos de luz para imitar a las neuronas.

Con estas redes neurales ópticas se podrían crear aplicaciones del llamado deep learning (aprendizaje profundo), como asistentes virtuales o traductores mucho más rápidos y eficientes.

La mayoría de los computadores utilizan transistores a modo de puertas que dejan pasar o no la electricidad para desarrollar sus tareas, pero los físicos han averiguado que la luz puede ser más eficaz para llevar a cabo procesos como la construcción de redes neurales y manipular neuronas, ya que puede viajar e interactuar en paralelo y así desarrollar varias funciones simultáneas.

El problema era que la fotónica no contaba con las herramientas prácticas necesarias hasta ahora.

Pero ya hemos entrado en la era de la optogenética, como se llama a la combinación de métodos genéticos y ópticos para manejar procesos específicos en ciertas células de tejidos vivos con la precisión temporal necesaria (a la escala del milisegundo) para mantener el ritmo intacto de funcionamiento de los sistemas biológicos.

La razón de este control tan rápido y preciso reside en el uso de la luz como agente inductor.
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Gracias a esto, investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) han logrado reducir al tamaño de un microchip el equipamiento necesario para estimular una red de 16 neuronas mediante rayos de luz.

El brillo o intensidad de cada haz de rayos representa un número diferente o un fragmento de información.

Estos flujos de luz pueden interactuar por sí mismos y aumentar o reducir la comunicación entre las neuronas y compartir información.

Los autores del estudio han probado su red óptica neural en una tarea de reconocimiento de los sonidos de las vocales con grabaciones hechas a 90 individuos.

Obtuvieron un 77 % de acierto, frente al 92 % de un computador tradicional, pero de forma mucho más rápida, según explican en un artículo en Nature Photonics.

Y los investigadores creen que se puede mejorar mucho con futuros ajustes, gracias a que el chip usa fotónica de silicio, una nueva plataforma para la optogética.

Según los autores principales del estudio, el físico Yichen Shen y el ingeniero electrónico Nicholas Harris, ambos del MIT, cuando el sistema pueda incorporar más neuronas, será capaz de alimentar a centros de datos, autos autónomos o servicios de seguridad con redes neutrales cada vez más rápidas y precisas.

Fuente: Muy Interesante