Equipo multidisciplinar de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) afirma haber creado con éxito sinapsis analógicas que son un millón de veces más rápidas que las de nuestro cerebro humano, según un comunicado de prensa de la institución.
A medida que los científicos amplían los límites del aprendizaje automático, se dispara la cantidad de tiempo, energía y dinero necesarios para entrenar modelos de redes neuronales cada vez más complejos. Ahí es donde entra el “aprendizaje profundo analógico”, una nueva área de la inteligencia artificial.
“Con esta idea clave y las potentes técnicas de nanofabricación que tenemos en el MIT.nano, hemos podido unir estas piezas y demostrar que estos dispositivos son intrínsecamente muy rápidos y funcionan con voltajes razonables”, afirma A. del Álamo, profesor Donner del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática (EECS) del MIT y autor principal.
