En lo que podría ser un pequeño paso para la ciencia que podría conducir a un gran avance, un ingeniero de la Universidad de Washington en St. Louis ha tomado medidas para usar redes de nanocristales para aplicaciones de inteligencia artificial.
Elijah Thimsen, profesor asistente de energía, ingeniería ambiental y química en la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, y sus colaboradores han desarrollado un modelo en el que probar las teorías existentes sobre cómo los electrones se mueven a través de los nanomateriales. Este modelo puede sentar las bases parautilizando nanomateriales en un dispositivo de aprendizaje automático.
"Cuando uno construye dispositivos a partir de nanomateriales, no siempre se comportan como lo harían con un material a granel", dijo Thimsen. "Una de las cosas que cambia dramáticamente es la forma en que estos electrones se mueven a través del material, llamadomecanismo de transporte de electrones, pero no se comprende bien cómo sucede eso ".
Thimsen y su equipo basaron el modelo en una teoría inusual de que cada nanopartícula en una red es un nodo que está conectado a cualquier otro nodo, no solo a sus vecinos inmediatos. Igualmente inusual es que la corriente que fluye a través de los nodos no necesariamenteocupan los espacios entre los nodos, solo necesitan pasar a través de los mismos nodos. Este comportamiento, que es predicho por el modelo, produce puntos de corriente actuales observables experimentalmente en la nanoescala, dijo el investigador.
Además, el equipo observó otro modelo llamado red neuronal, basado en el cerebro humano y el sistema nervioso. Los científicos han estado trabajando para construir nuevos chips de computadora para emular estas redes, pero estos chips están muy lejos del cerebro humano,que contiene hasta 100 mil millones de nodos y 10,000 conexiones por nodo.
"Si tenemos una gran cantidad de nodos, mucho más grande que cualquier cosa que exista, y una gran cantidad de conexiones, ¿cómo lo entrenamos?", Pregunta Thimsen. "Queremos que esta gran red realice algo útil, como una tarea de reconocimiento de patrones "
Basado en esas teorías de red, Thimsen ha propuesto un proyecto inicial para diseñar un chip simple, darle entradas particulares y estudiar las salidas.
"Si lo tratamos como una red neuronal, queremos ver si la salida del dispositivo dependerá de la entrada", dijo Thimsen. "Una vez que podamos probar eso, daremos el siguiente paso y propondremos un nuevodispositivo que nos permite entrenar este sistema para realizar una tarea simple de reconocimiento de patrones "
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Materiales proporcionado por Universidad de Washington en St. Louis . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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