La inteligencia artificial ha sorprendido a todo el mundo este 2023 con herramientas como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google capaces de trabajar con texto, código e imagen como los humanos. Sin embargo, su potencial aún puede crecer más si se dan las condiciones para ello. Depende, en parte, del desarrollo de hardware más eficiente o como ha conseguido el MIT, imitando el diseño del cerebro humano para crear un nuevo "transistor sináptico capaz de pensar en un nivel superior".

Este nuevo dispositivo inspirado en el cerebro, realiza aprendizaje asociativo avanzado que podría servir para crear coches autónomos más seguros. También cuenta con ventajas como un funcionamiento estable a temperatura ambiente, con velocidades de procesamiento rápidas y consumiendo poca energía. Además, retiene la información almacenada incluso cuando se corta la energía.

Así se solucionarían algunos de los principales inconvenientes de los centros de procesamiento de inteligencia artificial actuales que consumen un gran volumen de energía y requieren de un sistema de refrigeración costoso. Según un estudio anterior de las universidades de Riverside y Arlington para el entrenamiento de GPT-3 de OpenAI se consumieron 700.000 litros de agua dulce limpia.

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Publicado en la revista científica Nature, el estudio que explica este nuevo logro en inteligencia artificial lo firman investigadores de la Universidad Northwestern, Boston College y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). En esta revista se publicó hace pocos meses otro logro significativo donde la IA también se inspiraba en la morfología humana.

Imitando el cerebro 

Según crece a marchas forzadas el uso de la inteligencia artificial en toda clase de tareas, esta nueva tecnología impone un elevado procesamiento informático que se traduce en mayor gasto energético y de agua para la refrigeración de los centros en los que se ejecuta. Para el MIT es hora de "repensar el hardware informático" de cara a el futuro que promete la IA y el aprendizaje automático.

"En una computadora digital, los datos van y vienen entre un microprocesador y la memoria, lo que consume mucha energía y crea un cuello de botella al intentar realizar múltiples tareas al mismo tiempo", explica el codirector de la investigación, Mark C. Hersam de Northwestern. Como solución, han creado un transistor sináptico que, al igual que el cerebro humano, procesa la información y la memoria de forma integrada y en la misma ubicación.

Ilustración de Inteligencia Artificial

En el nuevo diseño, los investigadores combinaron dos tipos diferentes de materiales atómicamente delgados: grafeno bicapa y nitruro de boro hexagonal. Al apilarlos y retorcerlos, estos materiales forman un patrón muaré, esto hace posible una sintonización sin precedentes de las propiedades electrónicas.

Explican que con la rotación consiguieron lograr propiedades electrónicas en cada capa de grafeno, incluso estando separadas por dimensiones a escala atómica. "Con la torsión como nuevo parámetro de diseño, la cantidad de permutaciones es enorme", dijo Hersam.

Aprendizaje asociativo

Pusieron a prueba el dispositivo entrenándolo para reconocer patrones similares, pero no idénticos. "Nuestro objetivo es hacer avanzar la tecnología de IA en la dirección de un pensamiento de nivel superior. Las condiciones del mundo real suelen ser más complicadas de lo que los algoritmos de IA actuales pueden manejar, por lo que probamos nuestros nuevos dispositivos en condiciones más complicadas para verificar sus capacidades avanzadas", indican.

La prueba consistió en darle un patrón inicial para que después buscará versiones similares. Por ejemplo al darle el código 000, después le ofrecieron patrones como 111 o 101, esperando que entendiera que la versión más inicial era 111, por ser un código de tres dígitos seguidos. "Reconocer que la similitud es una forma de cognición de nivel superior conocida como aprendizaje asociativo". También realizaron un juego de bolas curvas para dibujar patrones incompletos con el que el transistor demostró su aprendizaje asociativo.

Este logro simple para la mayoría de humanos, incluso de corta edad, se puede trasladar al futuro como una posibilidad de hacer más segura la conducción autónoma, según explican los investigadores. "Imagínese si está utilizando un vehículo autónomo y las condiciones climáticas se deterioran. Es posible que el vehículo no pueda interpretar los datos más complicados de los sensores tan bien como lo haría un conductor humano. Pero incluso cuando le dimos a nuestro transistor una entrada imperfecta, aún pudo identificar la respuesta correcta".

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