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Sinapsis Artificial para Redes Neuronales
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Sinapsis Artificial para Redes Neuronales

A pesar de todas las mejoras en la tecnologa informtica a travs de los aos, todava tenemos dificultades para recrear el procesamiento de energa baja y elegante del cerebro humano. Ahora, investigadores de la Universidad de Stanford y Sandia National Laboratories han hecho un avance que podra ayudar a las computadoras a imitar una parte del diseo eficiente del cerebro: una versin artificial del espacio sobre el cual las neuronas se comunican, llamada sinapsis.

"Funciona como una verdadera sinapsis, pero es un dispositivo electrnico orgnico que se puede disear", dijo Alberto Salleo, profesor asociado de ciencia de materiales e ingeniera en Stanford y autor principal del artculo. "Es una familia completamente nueva de dispositivos, porque este tipo de arquitectura no ha sido demostrada anteriormente.Para muchas mtricas clave, tambin funciona mejor que cualquier cosa que se ha hecho antes con inorgnicos".

La nueva sinapsis artificial, reportada en la edicin del 20 de febrero de Nature Materials, imita la forma en que las sinapsis en el cerebro aprenden a travs de las seales que las atraviesan. Se trata de un ahorro de energa significativo sobre la informtica tradicional, que implica procesar la informacin por separado y almacenarla en la memoria. Aqu, el procesamiento crea la memoria.

Esta sinapsis puede un da ser parte de una computadora ms cerebral, lo que podra ser especialmente beneficioso para la informtica que funciona con seales visuales y auditivas. Ejemplos de esto se ven en las interfaces controladas por voz y los coches sin conductor. Los esfuerzos pasados ​​en este campo han producido redes neurales de alto rendimiento apoyadas por algoritmos artificialmente inteligentes, pero estos son an imitadores lejanos del cerebro que dependen del hardware de computadora tradicional que consume energa.

Construyendo un cerebro

Cuando aprendemos, las seales elctricas se envan entre las neuronas en nuestro cerebro. La mayor cantidad de energa se necesita la primera vez que se atraviesa una sinapsis. Cada vez despus, la conexin requiere menos energa. As es como las sinapsis facilitan eficientemente tanto el aprendizaje de algo nuevo como el recuerdo de lo que hemos aprendido. La sinapsis artificial, a diferencia de la mayora de las otras versiones de computacin similar al cerebro, tambin cumple estas dos tareas simultneamente, y lo hace con un ahorro sustancial de energa.

"Los algoritmos de aprendizaje profundo son muy potentes, pero dependen de procesadores para calcular y simular los estados elctricos y almacenarlos en otro lugar, lo que es ineficiente en trminos de energa y tiempo", dijo Yoeri van de Burgt, ex becario postdoctoral del laboratorio Salleo. Autor principal del artculo. "En lugar de simular una red neuronal, nuestro trabajo est tratando de hacer una red neuronal".

La sinapsis artificial se basa en un diseo de batera. Consta de dos pelculas delgadas y flexibles con tres terminales, conectadas por un electrolito de agua salada. El dispositivo funciona como un transistor, con uno de los terminales que controlan el flujo de electricidad entre los otros dos.

Como un camino neuronal en un cerebro que se refuerza a travs del aprendizaje, los investigadores programan la sinapsis artificial descargndola y recargndola repetidamente. A travs de este entrenamiento, han sido capaces de predecir en un 1 por ciento de la incertidumbre qu voltaje ser necesario para obtener la sinapsis a un estado elctrico especfico y, una vez all, permanece en ese estado. En otras palabras, a diferencia de una computadora comn, donde se guarda el trabajo en el disco duro antes de apagarlo, la sinapsis artificial puede recordar su programacin sin ninguna accin o partes adicionales.

Prueba de una red de sinapsis artificiales

Solamente una sinapsis artificial se ha producido pero los investigadores en Sandia utilizaron 15.000 mediciones de experimentos en esa sinapsis para simular cmo un arsenal de ellos trabajara en una red neural. Probaron la capacidad de la red simulada para reconocer la escritura a mano de los dgitos de 0 a 9. Probado en tres conjuntos de datos, la matriz simulada fue capaz de identificar los dgitos manuscritos con una precisin entre 93 a 97 por ciento.

Aunque esta tarea sera relativamente simple para una persona, las computadoras tradicionales tienen dificultades para interpretar seales visuales y auditivas.

"Cada vez ms, el tipo de tareas que esperamos que nuestros dispositivos informticos requieran computacin que imita al cerebro, porque el uso de la informtica tradicional para realizar estas tareas se est convirtiendo realmente en hambre de poder", dijo A. Alec Talin, distinguido miembro del personal tcnico de Sandia National Laboratories en Livermore, California, y autor principal del documento. "Hemos demostrado un dispositivo ideal para ejecutar este tipo de algoritmos y que consume mucho menos energa".

Este dispositivo es muy adecuado para el tipo de identificacin de la seal y la clasificacin que las computadoras tradicionales se esfuerzan por realizar. Mientras que los transistores digitales pueden estar en slo dos estados, como 0 y 1, los investigadores han programado con xito 500 estados en la sinapsis artificial, que es til para los modelos de computacin de tipo neuronal. Al cambiar de un estado a otro, utilizaron aproximadamente la dcima parte de la energa que necesita un sistema informtico de ltima generacin para mover datos de la unidad de procesamiento a la memoria.

Esto, sin embargo, significa que todava estn utilizando aproximadamente 10.000 veces ms energa que el mnimo que necesita una sinapsis biolgica para disparar. Los investigadores esperan que puedan alcanzar la eficiencia energtica a nivel neuronal una vez que prueben la sinapsis artificial en dispositivos ms pequeos.

Potencial orgnico

Cada parte del dispositivo est hecha de materiales orgnicos baratos. Estos no se encuentran en la naturaleza, pero en su mayor parte estn compuestos de hidrgeno y carbono y son compatibles con la qumica del cerebro. Las clulas se han cultivado en estos materiales e incluso se han utilizado para fabricar bombas artificiales para transmisores neurales. Los voltajes aplicados para entrenar la sinapsis artificial son tambin los mismos que los que se mueven a travs de las neuronas humanas.

Todo esto significa que es posible que la sinapsis artificial pueda comunicarse con neuronas vivas, lo que conduce a mejorar las interfaces cerebro-mquina. La suavidad y flexibilidad del dispositivo tambin se presta a ser utilizado en entornos biolgicos. Antes de cualquier aplicacin a la biologa, sin embargo, el equipo planea construir una serie real de sinapsis artificiales para investigaciones y pruebas adicionales.

Otros coautores de Stanford de este trabajo incluyen el autor co-principal Ewout Lubberman, tambin de la Universidad de Groningen en los Pases Bajos, Scott T. Keene y Grgorio C. Faria, tambin de la Universidade de So Paulo, en Brasil. Sandia National Laboratories co-autores incluyen Elliot J. Fuller y Sapan Agarwal en Livermore y Matthew J. Marinella en Albuquerque, Nuevo Mxico. Salleo es una filial del Instituto Stanford Precourt para la Energa y el Instituto de Neurociencias de Stanford. Van de Burgt es ahora profesor asistente en microsistemas y miembro del Instituto de Estudios Moleculares Complejos (ICMS) de la Universidad Tecnolgica de Eindhoven en los Pases Bajos.

Esta investigacin fue financiada por la Fundacin Nacional de Ciencias, los Fondos Acadmicos de la Facultad Keck, el Neurofab en Stanford, la Beca de Postgrado de Stanford, el Programa de Investigacin y Desarrollo dirigido por Laboratorio de Sandia, el Departamento de Energa de los Estados Unidos, la Holland Scholarship y la University of Groningen Scholarship Para los Estudiantes Excelentes, el Fondo Nacional Hendrik Muller, la Schuurman Schimmel-van Outeren Foundation, la Fundacin Renswoude (La Haya y Delft), el Marco Polo Fund, el Instituto Nacional de Tecnologa / Instituto Nacional de Electrnica en Brasil, La Fundacin de Amparo a la Investigacin del Estado de So Paulo y el Consejo Nacional de Brasil.


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