Unos científicos han desarrollado una neurona artificial basada en láser que emula con gran fidelidad las funciones, la dinámica y el procesamiento de información de una neurona biológica. Con una velocidad de procesamiento de señales de 10 gigabaudios (mil millones de veces más rápida que sus homólogas biológicas), la nueva neurona artificial podría dar lugar a grandes avances en campos como la inteligencia artificial y otros tipos de computación avanzada.
El logro es obra de un equipo integrado, entre otros, por Chaoran Huang y Yikun Nie, de la Universidad China de Hong Kong.
La nueva neurona artificial consta de un chip que sirve de soporte y se basa en un punto cuántico láser.
Las neuronas artificiales basadas en láser, capaces de responder a las señales de entrada de un modo que imita el comportamiento de las neuronas biológicas, están siendo estudiadas como vía para mejorar drásticamente la computación gracias a su velocidad ultrarrápida de procesamiento de datos y a su bajo consumo energético. Sin embargo, la mayoría de las desarrolladas hasta ahora tienen una velocidad de respuesta limitada, pueden sufrir pérdidas de información y requieren fuentes láser y moduladores adicionales.
La nueva neurona artificial supera las limitaciones de velocidad de esos otros modelos de neurona artificial y tiene potencial para funcionar aún más rápido.
Gracias a su velocidad de 10 gigabaudios, esta neurona artificial fue capaz de procesar datos de 100 millones de latidos de corazón en tan solo un segundo.
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La nueva neurona artificial supera en muchos aspectos a las previas. (Foto: Chaoran Huang / Chinese University of Hong Kong)
“Nuestra tecnología podría acelerar la toma de decisiones de inteligencias artificiales en casos en los que el tiempo es un factor crítico, manteniendo al mismo tiempo una gran precisión”, afirma Huang.
Huang, Nie y sus colegas exponen los detalles técnicos de su nueva neurona artificial en la revista académica Optica, bajo el título “Integrated laser graded neuron enabling high-speed reservoir computing without feedback loop”. (Fuente: NCYT de Amazings)
