Para resolver un rompecabezas o jugar un juego, la inteligencia artificial puede requerir el software que se ejecuta en miles de computadoras. Esa podría ser la energía que producen tres plantas nucleares en una hora.
Un equipo de ingenieros ha creado hardware que puede aprender habilidades usando un tipo de IA que actualmente se ejecuta en plataformas de software. Compartir características de inteligencia entre hardware y software compensaría la energía necesaria para usar la IA en aplicaciones más avanzadas, como los autos sin conductoro descubriendo drogas.
"El software está asumiendo la mayoría de los desafíos en IA. Si pudiera incorporar inteligencia en los componentes del circuito además de lo que está sucediendo en el software, podría hacer cosas que simplemente no se pueden hacer hoy", dijo Shriram Ramanathan, profesorde ingeniería de materiales en la Universidad de Purdue.
El desarrollo de hardware de IA aún se encuentra en las primeras etapas de investigación. Los investigadores han demostrado la IA en piezas de hardware potencial, pero aún no han abordado la gran demanda de energía de AI.
Dijo Ramanathan que a medida que la IA penetra más en la vida diaria, una gran dependencia del software con necesidades energéticas masivas no es sostenible. Si el hardware y el software pudieran compartir características de inteligencia, un área de silicio podría lograr más con una entrada dada deenergía.
El equipo de Ramanathan es el primero en demostrar la memoria artificial "en forma de árbol" en una pieza de hardware potencial a temperatura ambiente. En el pasado, los investigadores solo pudieron observar este tipo de memoria en hardware a temperaturas demasiado bajas para la electrónicadispositivos.
Los resultados de este estudio se publican en la revista Comunicaciones de la naturaleza .
El hardware que desarrolló el equipo de Ramanathan está hecho de un llamado material cuántico. Estos materiales son conocidos por tener propiedades que la física clásica no puede explicar. El laboratorio de Ramanathan ha estado trabajando para comprender mejor estos materiales y cómo podrían usarse pararesolver problemas en electrónica
El software utiliza la memoria en forma de árbol para organizar la información en varias "ramas", lo que hace que esa información sea más fácil de recuperar cuando se aprenden nuevas habilidades o tareas.
La estrategia se inspira en cómo el cerebro humano clasifica la información y toma decisiones.
"Los humanos memorizan cosas en una estructura de categorías de árbol. Memorizamos 'manzana' en la categoría de 'fruta' y 'elefante' en la categoría de 'animal', por ejemplo", dijo Hai-Tian Zhang, una Lillian Gilbrethbecario postdoctoral en la Facultad de Ingeniería de Purdue: "Imitar estas características en el hardware es potencialmente interesante para la computación inspirada en el cerebro".
El equipo introdujo un protón en un material cuántico llamado óxido de níquel y neodimio. Descubrieron que la aplicación de un pulso eléctrico al material se mueve alrededor del protón. Cada nueva posición del protón crea un estado de resistencia diferente, que crea un sitio de almacenamiento de información llamadoun estado de memoria. Múltiples pulsos eléctricos crean una rama compuesta de estados de memoria.
"Podemos acumular miles de estados de memoria en el material aprovechando los efectos de la mecánica cuántica. El material permanece igual. Simplemente estamos barajando los protones", dijo Ramanathan.
A través de simulaciones de las propiedades descubiertas en este material, el equipo demostró que el material es capaz de aprender los números del 0 al 9. La capacidad de aprender números es una prueba de referencia de inteligencia artificial.
La demostración de estos árboles a temperatura ambiente en un material es un paso para demostrar que el hardware podría descargar las tareas del software.
"Este descubrimiento abre nuevas fronteras para la IA que han sido ignoradas en gran medida porque no existía la implementación de este tipo de inteligencia en el hardware electrónico", dijo Ramanathan.
El material también podría ayudar a crear una forma para que los humanos se comuniquen más naturalmente con la IA.
"Los protones también son transportadores de información natural en los seres humanos. Un dispositivo habilitado por el transporte de protones puede ser un componente clave para eventualmente lograr la comunicación directa con organismos, como a través de un implante cerebral", dijo Zhang.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Purdue . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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