Primera demostración de un nuevo componente de computador basado en el cerebro humano

Una nueva investigación ha demostrado que un dispositivo nanométrico, llamado memorresistor, podría ser empleado con éxito en sistemas artificiales que puedan imitar al cerebro humano.

Las redes neurales artificiales (ANNs, por sus siglas en inglés) exhiben habilidades de aprendizaje y pueden llevar a cabo tareas que son difíciles para los sistemas de computación convencionales.

Entre estas habilidades y tareas, figuran el reconocimiento de patrones, el aprendizaje online (analizando la información almacenada en internet) y la clasificación.

Las implantaciones prácticas de redes neurales artificiales se ven actualmente dificultadas por la falta de hardware eficiente para sinapsis, un componente esencial que toda red neural artificial precisa en grandes cantidades.

En el nuevo estudio, el equipo de Alex Serb y Themis Prodromakis, de la Universidad de Southampton en el Reino Unido, ha demostrado experimentalmente una red neural artificial que utiliza sinapsis basadas en memorresistores.

Dichas sinapsis artificiales emplean reglas sofisticadas de aprendizaje, para poder llevar a cabo un aprendizaje reversible de los datos recibidos (aprender lo nuevo y “desaprender” lo que se ha vuelto obsoleto), incluso cuando estos datos van acompañados de “ruido” indeseable.

Los memorresistores son componentes eléctricos que limitan o regulan el flujo de corriente eléctrica en un circuito y que pueden recordar la cantidad de carga que estuvo fluyendo a través de ellos y retener los datos, incluso cuando está apagado el suministro de energía.
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Tal como argumenta Serb, si queremos construir sistemas artificiales que puedan imitar al cerebro en cuanto a funcionalidad y capacidad, necesitamos usar cientos de miles de millones, quizás incluso billones, de sinapsis artificiales, muchas de las cuales deben poder implementar reglas de aprendizaje con variados grados de complejidad.

Aunque ya existen en el mercado componentes electrónicos con los que crear tales sinapsis, los requisitos serán muy difíciles de alcanzar sin diseñar nuevos “componentes sinápticos” a medida.

Los memorresistores ofrecen una posible ruta hacia ese fin, ya que reúnen muchos rasgos fundamentales de las sinapsis capaces de aprender (almacenamiento de memoria, aprendizaje online, puesta en práctica de unas reglas de aprendizaje computacionalmente potentes, y una estructura de dos terminales) en volúmenes muy compactos y con costos energéticos excepcionalmente bajos.

Por tanto, si van a ser algún día realidad los cerebros artificiales, entendidos estos con el significado más literal de la expresión, las sinapsis memorresistoras deben primero haber sido capaces de funcionar como se espera de ellas.

En pruebas recientes, un conjunto de memorresistores de óxido de metal, emulando a las sinapsis del cerebro, ha conseguido aprender y reaprender (ante un cambio en la información) patrones de entrada sin ser supervisado.

Fuente: Noticias de la Ciencia