Sistema de inteligencia artificial que identifica objetos a la velocidad de la luz

Unos ingenieros han creado una red neural artificial física, un dispositivo modelado sobre la base de cómo funciona el cerebro humano, que puede analizar grandes volúmenes de datos e identificar objetos a la velocidad de la luz.

El aparato fue creado usando una impresora 3D en la Escuela Henry Samueli de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, dependiente de la Universidad de California en la ciudad estadounidense de Los Ángeles (UCLA).

Numerosos dispositivos en la vida cotidiana usan cámaras computerizadas para identificar objetos; pensemos, por ejemplo, en los buscadores de internet, que pueden emparejar fotos con otras imágenes similares, primero “viéndolas” con una cámara o sensor óptico, después procesando en forma de datos lo que ven, y finalmente usando programas informáticos para averiguar de qué se trata.

El aparato desarrollado en la UCLA parte con cierta ventaja.

Es de un tipo que se ha denominado “red neural profunda difractiva”, y utiliza la luz que rebota en el propio objeto para identificarlo en tan poco tiempo como el que necesitaría un computador para simplemente “verlo”.

El sistema de la UCLA no necesita programas informáticos avanzados para procesar una imagen del objeto y decidir de qué se trata después de que sus sensores ópticos lo recojan.

Y no se consume energía para hacer funcionar el dispositivo porque solo usa la difracción de la luz.
This is because the desire generic cialis published here result may be delayed. Thus, they named the martial viagra online from canada arts name after him. Men’s testosterone levels peak in their teens and in cialis 5 mg early adulthood, and then decline by about 1 percent every year after the age of 30. One of the best and easy ways to get cialis online overnight sample pack or vaigra samples, or cialis sample.
Este prometedor avance es obra del equipo de Aydogan Ozcan.

Parece factible que en un futuro quizá más cercano de lo que creemos se utilicen nuevas tecnologías basadas en este aparato para acelerar tareas con manejo de muchos datos y que requieran clasificar e identificar objetos.

Por ejemplo, un automóvil autónomo (sin conductor) usando tecnología de esta clase podría reaccionar instantáneamente (incluso más rápido de lo que el mejor de los vehículos lo hace con la tecnología actual) ante una señal de stop.

Con un dispositivo basado en el sistema de la UCLA, el automóvil “leería” la señal en cuanto recibiese la luz procedente de ella, una situación mucho más ventajosa que la actual, con los sistemas convencionales que deben “esperar” a que la cámara del automóvil confeccione la imagen del objeto y después utilice sus computadores para averiguar lo que es.

También se podría usar tecnología basada en este invento en medicina y visualización microscópica, por ejemplo, para buscar entre millones de células algunas que exhiban señales de enfermedad.

Fuente: Noticias de la Ciencia