Los investigadores tienen desarrolló un chip electrónico que imita la forma en que el cerebro humano procesa la información visual, combinando algoritmos de IA con el hardware necesario para capturar imágenes.
Un equipo internacional de investigadores de Estados Unidos, China y Australia ha colaborado en un nuevo chip electrónico diseñado para mejorar la inteligencia artificial mediante la combinación de software y hardware sofisticados en un pequeño dispositivo alimentado por luz. La investigación fue dirigida por la Universidad RMIT y publicada recientemente en la revista Advanced Materials.
El dispositivo prototipo creado por el equipo de investigación está en la nanoescala e integra software de IA con hardware de imágenes de computadora gracias al uso de metamateriales que alteran la forma en que el chip responde a la luz. Con un mayor refinamiento, la tecnología utilizada para crear esto podría servir como base para dispositivos aún más pequeños e inteligentes, así como para drones y robots.
Según el profesor asociado de RMIT, Sumeer Walia, el nuevo prototipo de chip permite una funcionalidad similar a la del cerebro al combinar componentes modulares en un sistema complejo.
“Nuestra nueva tecnología aumenta radicalmente la eficiencia y la precisión al reunir múltiples componentes y funcionalidades en una sola plataforma”, explicó Walia. a través de noticias RMIT. “Nos está acercando a un dispositivo de inteligencia artificial todo en uno inspirado en la mayor innovación informática de la naturaleza: el cerebro humano”.
Según Walia, el objetivo del equipo de investigación es emular una de las principales formas en que aprende el cerebro: la codificación de la información visual como recuerdos. Si bien aún queda una cantidad sustancial de trabajo por hacer, el prototipo creado por el equipo de investigación representa un gran paso hacia una mejor interacción hombre-máquina, sistemas biónicos escalables y neurobióticos.
La mayoría de las aplicaciones de IA de nivel comercial se basan en software y procesamiento de datos fuera del sitio, aprovechando la computación en la nube. Para hacer que las aplicaciones en el sitio sean más potentes y confiables, el chip prototipo integra inteligencia y hardware en un ejemplo de IA de borde. Los dispositivos como los vehículos autónomos y los drones deben poder procesar una gran cantidad de datos en el sitio, lo que los convierte en casos de uso ideales para tecnologías como el nuevo prototipo de chip. Walia explicó que una cámara en el tablero de un automóvil, cargada con el hardware de inspiración neurológica que desarrollaron los investigadores, podría reconocer luces, otros vehículos, letreros, peatones, plantas y más. Según Walia, es posible que el chip pueda ofrecer «niveles sin precedentes de eficiencia y velocidad en la toma de decisiones autónoma e impulsada por IA».
La tecnología que emplea el prototipo se basa en chips anteriores desarrollados por investigadores de RMIT. Estos prototipos anteriores hicieron uso de la luz para construir y modificar «recuerdos». Las nuevas características creadas por el equipo de investigación significan que el chip puede capturar imágenes automáticamente, manipular imágenes y entrenar modelos de aprendizaje automático que reconocen objetos con más del 90 % de precisión.
El diseño del chip prototipo estuvo influenciado por la tecnología optogenética. La optogenética se refiere a las herramientas biotecnológicas emergentes que permiten a los científicos manipular las neuronas con anticipación utilizando la luz. El chip de IA desarrollado por el equipo de RMIT hace uso de fósforo negro, un material semiconductor. El fósforo negro es extremadamente delgado y cambia su resistencia eléctrica a medida que cambian las longitudes de onda de la luz. A medida que se proyectan diferentes longitudes de onda de luz sobre el material, el material cambia sus propiedades y se vuelve útil para diferentes funciones, como el almacenamiento de memoria y la creación de imágenes. Como explicó el autor principal del estudio, el Dr. Taimor Ahmed de RMIT, los sistemas informáticos basados en la luz consumen menos energía, son más precisos y más rápidos que los métodos informáticos tradicionales.
Según Ahmed, el beneficio de combinar sistemas modulares en un dispositivo a nanoescala es que los sistemas de inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar en dispositivos más pequeños. Como ejemplo, Ahmed explicó que los científicos podrían miniaturizar la tecnología que desarrollaron para mejorar las retinas artificiales y mejorar la precisión de los ojos biónicos.
“Nuestro prototipo es un avance significativo hacia lo último en electrónica: un cerebro en un chip que puede aprender de su entorno al igual que nosotros”. dijo Ahmed.
El chip prototipo ha sido diseñado pensando en una fácil integración con otras tecnologías y la electrónica existente.