Se desarrolla la primera nano-neurona artificial del mundo con capacidad de reconocimiento de voz
Se trata de un avance en la inteligencia artificial capaz de reconocer los números hablados por diferentes individuos con un 99,6% de precisión.
Investigadores del Centro Conjunto de Física CNRS/Thales, the Nanosciences and Nanotechnologies Centre (CNRS/Université Paris Sud), en colaboración con investigadores estadounidenses y japoneses, han desarrollado la primera nano-neurona artificial por primera vez con la capacidad de reconocer números dichos por diferentes individuos. Esta nano-neurona electrónica es un avance en la inteligencia artificial y sus potenciales aplicaciones.
Los últimos algoritmos de inteligencia artificial son capaces de reconocer señales visuales y vocales con altos niveles de rendimiento. Pero ejecutar estos programas en computadoras convencionales utiliza 10.000 veces más energía que el cerebro humano. Por esta razón se necesita reducir el consumo de electricidad, y para ello se necesita un nuevo tipo de ordenador. Éste está inspirado en el cerebro humano y comprende un gran número de neuronas y sinapsis miniaturizadas. Hasta ahora, sin embargo, no había sido posible producir una nano-neurona artificial suficientemente estable que procesara la información de forma fiable.
Hoy, por primera vez, los investigadores han desarrollado una nano-neurona con la capacidad de reconocer los números hablados por diferentes individuos con un 99,6% de precisión. Este avance se basó en el uso de un oscilador magnético excepcionalmente estable. Cada giro de esta nano-brújula genera una salida eléctrica, que imita efectivamente los impulsos eléctricos producidos por las neuronas biológicas. En los próximos años, estas nano-neuronas magnéticas podrían estar interconectadas a través de sinapsis artificiales, como las recientemente desarrolladas para el análisis y clasificación en tiempo real de grandes datos.
El proyecto es una iniciativa de colaboración entre laboratorios de investigación fundamental y socios de investigación aplicada. El objetivo a largo plazo es producir chips miniaturizados extremadamente eficientes energéticamente con la inteligencia necesaria para aprender y adaptarse a las situaciones siempre cambiantes y ambiguas del mundo real. Estos chips electrónicos tendrán muchas aplicaciones prácticas tales como proporcionar una guía inteligente a robots o vehículos autónomos, ayudar a los médicos en su diagnóstico y mejorar las prótesis médicas.
