Los físicos de la Universidad Radboud, en Países Bajos, que trabajan hacia este llamado «cerebro cuántico», han dado un paso importante al demostrar que pueden modelar e interconectar una red de átomos individuales e imitar el comportamiento autónomo de neuronas y sinapsis en un cerebro, según publican en la revista ‘Nature Nanotechnology’.
Teniendo en cuenta la creciente demanda mundial de capacidad informática, se necesitan cada vez más centros de datos, todo lo cual deja una huella energética en constante expansión. «Está claro que tenemos que encontrar nuevas estrategias para almacenar y procesar información de una manera energéticamente eficiente», destaca el líder del proyecto, Alexander Khajetoorians, profesor de microscopía de sonda de barrido en la Universidad de Radboud.
«Esto requiere no solo mejoras en la tecnología, sino también investigación fundamental en enfoques que cambian las reglas del juego –prosigue–. Nuestra nueva idea de construir un ‘cerebro cuántico’ basado en las propiedades cuánticas de los materiales podría ser la base para una solución futura para aplicaciones en inteligencia artificial».
Para que la inteligencia artificial funcione una computadora debe ser capaz de reconocer patrones en el mundo y aprender nuevos. Las computadoras de hoy hacen esto a través de un software de aprendizaje automático que controla el almacenamiento y procesamiento de información en un disco duro de computadora separado.
«Hasta ahora, esta tecnología, que se basa en un paradigma centenario, funcionó suficientemente. Sin embargo, al final, es un proceso que consume mucha energía», reconoce el coautor Bert Kappen, profesor de redes neuronales e inteligencia de máquinas.
Los físicos de la Universidad de Radboud investigaron si una pieza de hardware podría hacer lo mismo sin la necesidad de software. Descubrieron que al construir una red de átomos de cobalto en fósforo negro pudieron construir un material que almacena y procesa información de manera similar al cerebro y, lo que es aún más sorprendente, se adapta a sí mismo.
En 2018, Khajetoorians y sus colaboradores demostraron que es posible almacenar información en el estado de un solo átomo de cobalto. Aplicando un voltaje al átomo, podrían inducir el «disparo», donde el átomo se desplaza entre un valor de 0 y 1 al azar, al igual que una neurona.
Ahora han descubierto una forma de crear conjuntos personalizados de estos átomos y han descubierto que el comportamiento de disparo de estos conjuntos imita el comportamiento de un modelo similar al cerebro utilizado en inteligencia artificial.
Además de observar el comportamiento de las neuronas en punta, pudieron crear la sinapsis más pequeña conocida hasta la fecha. Sin saberlo, observaron que estos conjuntos tenían una propiedad adaptativa inherente: sus sinapsis cambiaban su comportamiento dependiendo de la entrada que «veían».
«Al estimular el material durante un período de tiempo más largo con un cierto voltaje, nos sorprendió mucho ver que las sinapsis realmente cambiaron. El material adaptó su reacción en base a los estímulos externos que recibió. Aprendió por sí solo», explica Khajetoorians.
Los investigadores ahora planean ampliar el sistema y construir una red más grande de átomos, así como sumergirse en nuevos materiales «cuánticos» que se pueden usar. Además, deben comprender por qué la red de átomos se comporta como lo hace. «Estamos en un estado en el que podemos comenzar a relacionar la física fundamental con conceptos en biología, como la memoria y el aprendizaje», avanza Khajetoorians.
«Si eventualmente pudiéramos construir una máquina real a partir de este material, podríamos construir dispositivos informáticos de autoaprendizaje que sean más eficientes energéticamente y más pequeños que los ordenadores actuales –continúa–. Sin embargo, solo cuando entendamos cómo funciona, y eso sigue siendo un misterio, podremos ajustar su comportamiento y comenzar a desarrollarlo en una tecnología. Es un momento muy emocionante», asegura.
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