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

Resumen

A medida que los científicos amplían los límites del aprendizaje, el tiempo, energía y recursos necesarios para desarrollar y entrenar los modelos de redes neuronales incrementan. A raíz de esto, una nueva área en la inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo analógico promete desarrollar mayor número de cálculos utilizando una fracción de energía. Es importante conocer que los bloques de construcción en el aprendizaje profundo analógico fueron diseñados con matrices de resistencias programables en capas complejas y transistores como ejes centrales de los procesadores digitales; todo esto con el fin de crear una “red de neuronas” que han podido generar una sinapsis artificial analógica que ha podido ejecutar cálculos complejos como una red neuronal digital, pudiendo entrenarse para lograr áreas complejas de IA como reconocimiento de imágenes y reconocimiento de lenguaje natural.