El Nuevo Hardware Desarrollado Por El MIT Ofrece Una Inteligencia Artificial Que Es Al Menos 1 Millón De Veces Más Rápido Que El Cerebro Humano
DOI:
https://doi.org/10.29166/pr.vi1.10259Palabras clave:
Aprendizaje profundo analógico, Reconocimiento de imágenes y lenguaje, Redes neuronales, Sinapsis artificial, Resistencias programablesResumen
A medida que el aprendizaje automático demanda más tiempo, energía y recursos, surge el aprendizaje profundo analógico como alternativa eficiente. Este campo propone realizar enormes volúmenes de cálculos usando solo una fracción del consumo digital tradicional. Para ello emplea matrices de resistencias programables y transistores dispuestos en capas complejas que actúan como núcleos de procesamiento. Estas estructuras permiten crear sinapsis artificiales y construir redes capaces de imitar el funcionamiento de las neuronas digitales.
Citas
Zewe A., (2022, Julio), New hardware offers faster computation for artificial intelligence, with much less energy, MIT News, https://news.mit.edu/2022/ analog-deep-learning-ai-computing-0728
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