Tecnología
Una neurona conectada con una circuitos de inteligencia artificial
Josep Lluís Micó
Si la computación neuromórfica, basada en ordenadores que trabajan con los datos a través de patrones que funcionan como el cerebro humano, es tan prometedora, ¿por qué razón no está progresando a mayor velocidad? ¿Cuál es el freno que impide explotar el potencial de estas configuraciones al máximo? Hoy por hoy, este es intenso debate entre tecnológicos y empresarios del universo digital.
En opinión de uno de los principales expertos en la materia, Mike Davies, director de un laboratorio específicamente dedicado a esta cuestión en la multinacional Intel, el problema está en el hardware. Sin las máquinas adecuadas ni software maduro, los beneficios que puede traer la computación neuromórfica serán más teóricos que prácticos, en el ahorro de energía y en la latencia, esto es, en el tiempo que transcurre entre un estímulo y la respuesta que requiere.
Las redes neuronales del aprendizaje profundo (deep learning) son entendidas en la actualidad como el paso previo al asentamiento de la innovación en la que se depositan grandes expectativas. Para propiciar esta transformación, compañías como Intel están desarrollando herramientas como Loihi 1 y Loihi 2. La segunda versión de este chip neuromórfico ha inaugurado “un régimen de algoritmos” inédito en la historia, como subraya Davies.
A pesar del origen de estos dispositivos y programas, los observadores sostienen que el mejor enfoque no es necesariamente el que más se aproxima a la lógica y la operativa de la ciencia que estudia la vida y todo lo referido a lo orgánico. Cuando surgen determinadas dificultades, la naturaleza está más limitada que la tecnología, interpreta Mike Davies. Por esa razón, propone superar “el enfoque biológico puro”.
Las llamadas “redes neuronales de impulsos”, en inglés, spiking neural networks, son más realistas que las clásicas artificiales, puesto que procesan la información con más espontaneidad. SpikeGPT es un modelo de lenguaje generativo entrenado según este sistema y fue objeto de un completo estudio publicado como artículo científico por parte de los investigadores Rui-Jie Zhu, Qihang Zhao, Guopi Li y Jason K. Eshraghian.
El texto suscitó un enorme interés, dado que, al parecer, SpikeGPT soluciona muchos de los inconvenientes detectados hasta ahora. Con el conocimiento adquirido, los gigantes digitales están colaborando con múltiples empresas e instituciones de diversos ámbitos y sectores, explica la analista Sally Ward-Foxton. “No tengo ninguna duda de que estamos en el camino de la comercialización”, concluye Davies.
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