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

Abstract

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. Como resultado, las redes analógicas pueden ejecutar operaciones avanzadas con gran eficiencia. Además, son entrenables para tareas como reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural. Así, prometen un futuro de IA más rápida, ligera y sostenible.