Conclusiones clave
- Un tipo raro de materia llamado vidrio giratorio podría permitir que la IA reconozca objetos como lo hacen los humanos.
- El uso de vidrio giratorio para circuitos imprimibles también podría dar lugar a nuevos tipos de computación de bajo consumo.
- Otros tipos de chips inspirados en el cerebro también podrían mejorar la forma en que la IA reconoce las imágenes.
Imprimir circuitos directamente en objetos físicos podría conducir a una inteligencia artificial (IA) más inteligente.
Los investigadores del Laboratorio Nacional de Los Álamos están utilizando una forma rara de materia conocida como vidrio giratorio para reemplazar los circuitos. Las propiedades inusuales del vidrio giratorio permiten una forma de IA que puede reconocer objetos a partir de imágenes parciales como lo hace el cerebro.
"Los lentes giratorios son sistemas con un 'panorama accidentado' de posibles soluciones", dijo a Lifewire en un correo electrónico Cris Moore, científico informático y físico del Instituto Santa Fe, que no participó en la investigación de Los Álamos. entrevista. "Nos ayudan a analizar por qué los algoritmos a veces se atascan en soluciones que se ven bien localmente pero no son las mejores posibles".
Circuitos imprimibles
El uso de vidrio giratorio para circuitos imprimibles también podría dar lugar a nuevos tipos de computación de bajo consumo. El spin-glass permite a los investigadores investigar estructuras materiales usando matemáticas. Con este enfoque, los científicos pueden modificar la interacción dentro de los sistemas mediante la litografía por haz de electrones, que utiliza un haz de electrones enfocado para dibujar formas personalizadas en una superficie. La litografía podría permitir la impresión de nuevos tipos de circuitos.
La litografía permite representar una variedad de problemas informáticos en redes de vidrio giratorio, según un artículo reciente del equipo de Los Álamos publicado en la revista revisada por pares Nature Physics.
"Nuestro trabajo logró la primera realización experimental de un vidrio giratorio artificial que consta de nanoimanes dispuestos para replicar una red neuronal", Michael Saccone, investigador postdoctoral en física teórica en el Laboratorio Nacional de Los Álamos y autor principal de el periódico, dijo en el comunicado de prensa. "Nuestro artículo sienta las bases que necesitamos para utilizar estos sistemas físicos de forma práctica".
Moore comparó el vidrio giratorio con el dióxido de silicio (vidrio de ventana), que parece ser un cristal perfecto, pero a medida que se enfría, se atasca en un estado amorfo que parece un líquido a nivel molecular.
"Del mismo modo, los algoritmos pueden quedar atrapados detrás de 'barreras de energía' que se interponen en el camino hacia el óptimo global", agregó Moore.
Las ideas de la teoría del vidrio giratorio podrían ayudar a los investigadores a explorar paisajes de alta dimensión.
"Esta búsqueda ha creado una comunidad interdisciplinaria vibrante en la intersección de la física, las matemáticas y la informática", dijo Moore."Podemos usar ideas de la física para determinar los límites fundamentales de los algoritmos, como cuánto ruido pueden tolerar sin dejar de encontrar patrones en los datos, y diseñar algoritmos que tengan éxito hasta esos límites teóricos".
IA que recuerda como humanos
El equipo de investigación investigó el vidrio giratorio artificial como una forma de investigar lo que se conoce como redes neuronales de Hopfield. Estas redes modelan la memoria asociativa humana, que es la capacidad de aprender y recordar la relación entre elementos no relacionados.
Los modelos teóricos que describen vidrios giratorios se utilizan ampliamente en otros sistemas complejos, como los que describen la función cerebral.
Con la memoria asociativa, si solo se activa una memoria, por ejemplo, al recibir una imagen parcial de un rostro como entrada, entonces la red puede recuperar el rostro completo. A diferencia de los algoritmos tradicionales, la memoria asociativa no requiere un escenario idéntico para identificar una memoria.
La investigación de Saccone y el equipo confirmó que el vidrio giratorio será útil para describir las propiedades de un sistema y cómo procesa la información. Los algoritmos de IA desarrollados en vidrio giratorio serían "más complicados" que los algoritmos tradicionales, dijo Saccone, pero también más flexibles para algunas aplicaciones de IA.
"Los modelos teóricos que describen vidrios giratorios se utilizan ampliamente en otros sistemas complejos, como los que describen la función cerebral, los códigos de corrección de errores o la dinámica del mercado de valores", dijo Saccone. "Este amplio interés en los vidrios giratorios proporciona una fuerte motivación para generar un vidrio giratorio artificial".
Otros tipos de chips inspirados en el cerebro también podrían mejorar la forma en que la IA reconoce las imágenes. Un artículo reciente muestra cómo los chips de computadora podrían reconfigurarse dinámicamente para recibir nuevos datos como lo hace el cerebro, lo que ayuda a la IA a seguir aprendiendo con el tiempo.
"Los cerebros de los seres vivos pueden aprender continuamente a lo largo de su vida", dijo en un comunicado de prensa Shriram Ramanathan, profesor de la Escuela de Ingeniería de Materiales de la Universidad de Purdue y uno de los autores del artículo."Ahora hemos creado una plataforma artificial para que las máquinas aprendan a lo largo de su vida útil".
