El Procesamiento del Cerebro Humano Puede Inspirar los Sistemas de IA de Próxima Generación, Según Investigadores

La investigación publicada el 22 de enero en Nature sugiere que el procesamiento de información humana puede servir como modelo para entrenar los sistemas de IA de próxima generación.

El estudio reunió a más de una docena de investigadores de todo el mundo, incluyendo a Cory Merkel, profesor asociado de ingeniería informática en el Instituto Tecnológico de Rochester. Merkel se especializa en computación neuromórfica, un enfoque inspirado en el cerebro destinado a mejorar la potencia de procesamiento y la eficiencia energética en aplicaciones de IA.

“La capacidad de tener una IA eficiente en dispositivos limitados también abrirá la puerta a muchos nuevos dominios de aplicación en áreas como la interfaz cerebro-computadora, la exploración espacial, las tecnologías de monitoreo de la salud y los sistemas de vigilancia autónomos, por ejemplo”, explicó Merkel, en el comunicado de prensa de la universidad.

Su trabajo aborda la creciente demanda de sistemas de IA adaptados a entornos limitados en tamaño, peso y energía, como dispositivos portátiles, smartphones, robots, drones y satélites. La computación neuromórfica promete mejoras significativas en las capacidades de procesamiento y las necesidades de almacenamiento masivo.

Las investigadoras destacan cómo los sistemas neuromórficos aprovechan los principios de bio-inteligencia identificados por los neurocientíficos, ofreciendo un modelo para redes computacionales más rápidas y eficientes.

Merkel y Suma George Cardwell, una investigadora senior en el Laboratorio Nacional Sandia, también exploraron tecnologías emergentes de memoria, como RRAM y Spintronics, para almacenamiento masivo en sistemas neuromórficos. Estas tecnologías muestran potencial para soluciones escalables y un manejo eficaz de las variabilidades del dispositivo.

A medida que se proyecta que el consumo de electricidad de la IA se duplique para 2026, los investigadores consideran que la computación neuromórfica es una solución prometedora. Destacaron que el campo se encuentra en un “punto crítico”, siendo la escalabilidad una medida crucial del progreso.

La computación neuromórfica presenta un camino hacia la creación de sistemas de IA más eficientes y conscientes del uso de energía para el futuro.