Crean una neurona artificial que imita a las reales … pero piensa a la velocidad de la luz

No es la primera vez. Ya se han creado neuronas artificiales que responden a nuestra voz o capaces de reaccionar a estímulos químicos. Pero una que cumpliera todas las funciones… eso ya parecía algo casi imposible. Al menos hasta ahora.

Un equipo de científicos de la Universidad China de Hong Kong ha desarrollado una neurona artificial basada en láser que emula por completo las funciones, la dinámica y el procesamiento de la información de una neurona biológica. Solo que con una pequeña diferencia: su velocidad de procesamiento de señales es de 10 GBaud (mil millones de veces más rápida que sus contrapartes biológicas). De este modo, la nueva neurona graduada por láser podría conducir a avances en campos como la inteligencia artificial y otros tipos de computación avanzada.

El cuerpo contiene varios tipos de células nerviosas, incluidas las neuronas graduadas que codifican información a través de cambios continuos en el potencial de membrana, lo que permite un procesamiento de señales sutil y preciso. Por el contrario, las neuronas biológicas de pico transmiten información utilizando potenciales de acción de todo o nada, creando una forma de comunicación más binaria.

“Nuestra neurona graduada por láser supera las limitaciones de velocidad de las versiones fotónicas actuales de las neuronas de pico y tiene el potencial de un funcionamiento aún más rápido – explica el líder del estudio, Chaoran Huang. Al aprovechar su dinámica no lineal similar a la de las neuronas y su procesamiento rápido, construimos un sistema de computación de reservorio que demuestra un rendimiento excepcional en tareas de IA como el reconocimiento de patrones y la predicción de secuencias”.

Los resultados de este avance se han publicado en Optica y en el estudio destacan que gracias a esta velocidad pudieron procesar datos de 100 millones de latidos cardíacos o 34,7 millones de imágenes digitales escritas a mano en solo un segundo.

“Nuestra tecnología podría acelerar la toma de decisiones de IA en aplicaciones críticas en términos de tiempo, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión – afirma Huang -. Esperamos que la integración de nuestra tecnología en dispositivos de computación de borde, que procesan datos cerca de su fuente, facilite sistemas de IA más rápidos e inteligentes que sirvan mejor a aplicaciones del mundo real con un consumo de energía reducido en el futuro”.

Las neuronas artificiales basadas en láser, que pueden responder a señales de entrada de una manera que imita el comportamiento de las neuronas biológicas, se están explorando como una forma de mejorar significativamente la computación gracias a sus velocidades de procesamiento de datos ultrarrápidas y su bajo consumo de energía. Sin embargo, la mayoría de las desarrolladas hasta ahora han sido neuronas de impulsos fotónicos. Estas neuronas artificiales tienen una velocidad de respuesta limitada, pueden sufrir pérdida de información y requieren fuentes láser y moduladores adicionales.

“Con poderosos efectos de memoria y excelentes capacidades de procesamiento de información, una sola neurona graduada por láser puede comportarse como una pequeña red neuronal -añade Huang -. Por lo tanto, incluso una sola neurona graduada por láser sin conexiones complejas adicionales puede realizar tareas de aprendizaje automático con alto rendimiento”.

En las pruebas, el sistema mostró una gran capacidad para reconocer y predecir patrones y frecuencias a largo plazo, en varias aplicaciones de IA con alta velocidad de procesamiento. Por ejemplo, procesó 100 millones de latidos cardíacos por segundo y detectó patrones arrítmicos con una precisión promedio del 98,4%.

“Estamos trabajando para mejorar la velocidad de procesamiento de nuestra neurona graduada por láser y, al mismo tiempo, desarrollar una arquitectura de computación que incorpora neuronas graduadas por láser en cascada”, concluye Huang.