Un paso mas hacia el “cerebro cuantico”: logran imitar el comportamiento de las neuronas en el cerebro
Teniendo en cuenta la creciente demanda mundial de capacidad informatica, se necesitan cada vez mas centros de datos, todo lo cual deja una huella energetica en constante expansion. “Esta claro que tenemos que encontrar nuevas estrategias para almacenar y procesar informacion de una manera energeticamente eficiente”, destaca el lider del proyecto, Alexander Khajetoorians, profesor de microscopia de sonda de barrido en la Universidad de Radboud.
Para que la inteligencia artificial funcione, un ordenador debe ser capaz de reconocer patrones en el mundo y aprender nuevos. Hoy en dia, los ordenadores son capaces de hacerlo, pero a traves de un software de aprendizaje automatico que controla el almacenamiento y el procesamiento de la informacion en un disco duro a parte.
El objetivo de los investigadores, por tanto, era averiguar si una pieza de hardware podria hacer lo mismo sin la necesidad de ese software de aprendizaje. Asi, descubrieron que, si construian una red de atomos de cobalto en fosforo negro, eran capaces de crear un material que almacena y procesa la informacion de una manera muy parecida a la del cerebro “y, lo que es aun mas sorprendente, se adapta a si mismo”, señala la Universidad de Radboud.
Átomos autoadaptables
Lo que han descubierto ahora, poco mas de dos años despues, es la forma de crear conjuntos personalizados de esos atomos, constatando que -igual que de forma individual, los “disparos” actuan de una forma similar a una neurona-, el comportamiento de disparo de esos conjuntos imita al de un modelo similar al cerebro, utilizado actualmente para inteligencia artificial.
“Al estimular el material durante un periodo de tiempo mas largo con un cierto voltaje, nos sorprendio mucho ver que las sinapsis realmente cambiaron. El material adapto su reaccion en base a los estimulos externos que recibio. Aprendio por si solo“, explica Khajetoorians.
Explorando y desarrollando el cerebro cuantico
“Si eventualmente pudieramos construir una maquina real a partir de este material, podriamos construir dispositivos informaticos de autoaprendizaje que sean mas eficientes energeticamente y mas pequeños que los ordenadores actuales, asevera el lider del proyecto. “Sin embargo, solo cuando entendamos como funciona -y eso sigue siendo un misterio- podremos ajustar su comportamiento y comenzar a desarrollarlo en una tecnologia. Es un momento muy emocionante”, concluye.
