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 - Chimarro, Jorge (PRAXIS, 2023)
<article class="text-token-text-primary w-full focus:outline-none [–shadow-height:45px] has-data-writing-block:pointer-events-none has-data-writing-block:-mt-(–shadow-height) has-data-writing-block:pt-(–shadow-height) [&:has([data-writing-block])>*]:pointer-events-auto [content-visibility:auto] supports-[content-visibility:auto]:[contain-intrinsic-size:auto_100lvh] scroll-mt-[calc(var(–header-height)+min(200px,max(70px,20svh)))]" dir="auto" tabindex="-1" data-turn-id="request-WEB:a4c075e7-995c-4417-a8ee-992cf1124475-12" data-testid="conversation-turn-24" data-scroll-anchor="true" data-turn="assistant"> <div class="[–thread-content-max-width:40rem] thread-lg:[–thread-content-max-width:48rem] mx-auto max-w-(–thread-content-max-width) flex-1 group/turn-messages focus-visible:outline-hidden relative flex w-full min-w-0 flex-col agent-turn" tabindex="-1"> <div class="min-h-8 text-message relative flex w-full flex-col items-end gap-2 text-start break-words whitespace-normal [.text-message+&]:mt-1" dir="auto" data-message-author-role="assistant" data-message-id="06170e7c-a4e7-4702-a6a7-6a976852f7fe" data-message-model-slug="gpt-5-1"> 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.