Científicos del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) han desarrollado un nuevo chip neuromórfico que puede aprender y corregir sus propios errores.

Este avance en el campo de la inteligencia artificial (IA) abre la puerta a la creación de dispositivos más eficientes y autónomos que puedan funcionar sin necesidad de conectarse a servidores en la nube. El estudio fue publicado en Nature Electronics .

El desarrollo del equipo, liderado por los profesores Shinhyun Choi y Young-Gyu Yoon, se basa en el uso de un memristor, un elemento que imita el trabajo de las sinapsis en el cerebro.

El memristor tiene una resistencia variable, lo que le permite almacenar y procesar datos simultáneamente, aumentando significativamente la eficiencia del chip.

El principal problema de los dispositivos neuromórficos actuales es que tienen características imperfectas que dan lugar a errores. El nuevo chip de KAIST es capaz de adaptarse y aprender de estos errores, mejorando su precisión con el tiempo.

Esto lo hace ideal para su uso en sistemas de videovigilancia, dispositivos médicos y otras aplicaciones que requieren procesamiento de datos instantáneo.

Los resultados de la prueba mostraron que el chip logra una precisión comparable a una simulación de computadora perfecta, procesando imágenes en tiempo real.

Los científicos destacaron que la clave del éxito fue la creación no sólo de un componente separado, sino de un sistema integrado capaz de resolver problemas complejos en condiciones de recursos limitados.

Gracias a sus propiedades únicas, las plataformas de memristores permiten la creación de dispositivos compactos y energéticamente eficientes capaces de realizar cálculos paralelos en formato analógico. Esto aumenta significativamente la velocidad y la seguridad de funcionamiento, reduciendo la dependencia de servidores externos.

Como señalaron los investigadores, la nueva tecnología cambia el enfoque de la implementación de la IA en los dispositivos cotidianos, proporcionando la capacidad de procesar tareas directamente en el lugar, sin la necesidad de transmitir datos a través de Internet.

Esta solución promete hacer que la inteligencia artificial sea más rápida, más inteligente y más accesible para una amplia gama de usuarios.