Redacción

Una investigación conjunta dirigida por la Universidad de la Ciudad de Hong Kong (CityU) ha construido un sistema visual artificial de consumo de energía ultra bajo que imita el cerebro humano, y que realizó con éxito tareas cognitivas de datos intensivos. Los resultados de su experimento podrían proporcionar un dispositivo prometedor para la próxima generación de aplicaciones de inteligencia artificial (IA).

El equipo de investigación está dirigido por el Profesor Johnny Chung-yin Ho, Jefe Asociado y Profesor del Departamento de Ciencia de Materiales e Ingeniería (MSE) de CityU. Sus resultados han sido publicados en la revista científica Science Advances.

Como los avances en las tecnologías de semiconductores utilizadas en la computación digital están mostrando signos de estancamiento, los sistemas de computación neuromórficos (similares a los del cerebro) han sido considerados como una de las alternativas en el futuro. Los científicos han estado tratando de desarrollar la próxima generación de computadoras avanzadas de inteligencia artificial que pueden ser tan ligeras, eficientes en el uso de la energía y adaptables como el cerebro humano.

“Desafortunadamente, emular eficazmente la neuroplasticidad del cerebro – la capacidad de cambiar las conexiones de su red neural o de recablearse a sí mismo – en las sinapsis artificiales existentes mediante una energía ultra baja sigue siendo un desafío”, dijo el profesor Ho.

Johnny Chung-yin Ho. (Foto: City University of Hong Kong)

La sinapsis artificial es una versión artificial de la sinapsis, el espacio a través del cual dos neuronas pasan señales eléctricas para comunicarse entre sí en el cerebro. Es un dispositivo que imita la eficiente transmisión de señales neuronales del cerebro y el proceso de formación de la memoria.

Para mejorar la eficiencia energética de las sinapsis artificiales, el equipo de investigación del profesor Ho ha introducido por primera vez en los sistemas neuromórficos artificiales gases de electrones cuasi bidimensionales (cuasi-2DEG). Así han logrado un consumo de energía récord, de hasta un subfemtojulio (0,7fJ) por evento sináptico. Esto significa una disminución del 93% del consumo de energía en comparación con las sinapsis del cerebro humano.

“Nuestros experimentos han demostrado que un sistema visual artificial basado en nuestras sinapsis fotónicas podría realizar simultáneamente la detección de luz, el procesamiento cerebral y las funciones de memoria con un gasto de energía ultra bajo. Creemos que nuestros resultados pueden proporcionar una estrategia prometedora para construir sistemas neuromórficos artificiales para aplicaciones en dispositivos biónicos, ojos electrónicos y robótica multifuncional en el futuro”, dijo el profesor Ho.