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Una red de nanocables imita el cerebro y aprende a escribir a mano con un 93,4% de precisión

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Una red de nanocables imita el cerebro y aprende a escribir a mano con un 93,4% de precisión

Resumen: Los investigadores desarrollaron un sistema informático experimental, parecido a un cerebro biológico, que identificó con éxito números escritos a mano con una tasa de precisión del 93,4%.

Este avance se logró gracias a un nuevo algoritmo de entrenamiento que proporciona retroalimentación continua en tiempo real, superando a los métodos tradicionales de procesamiento de datos por lotes, lo que resultó en una precisión del 91,4 %.

El diseño del sistema incluye una serie autoorganizada de nanocables sobre electrodos, con memoria entrelazada y capacidades de procesamiento, a diferencia de las computadoras convencionales con módulos separados.

Este avance en la informática inspirada en el cerebro podría revolucionar las aplicaciones de IA, al requerir menos energía y sobresalir en el análisis de datos complejos.

Reflejos:

  1. El sistema de matriz de nanocables demostró capacidades de aprendizaje superiores, logrando una precisión del 93,4 % en la identificación de números escritos a mano.
  2. El algoritmo de entrenamiento único del sistema y el almacenamiento de memoria dentro de su estructura física lo distinguen de los enfoques informáticos tradicionales.
  3. Esta tecnología tiene potencial para aplicaciones de IA energéticamente eficientes capaces de procesar datos complejos y en evolución en tiempo real.

Fuente: UCLA

Un sistema informático experimental modelado físicamente a partir del cerebro biológico «aprendió» a identificar números escritos a mano con una precisión general del 93,4%.

La innovación clave del experimento fue un nuevo algoritmo de entrenamiento que proporcionaba al sistema información continua sobre su éxito en la tarea en tiempo real a medida que aprendía.

Aún en desarrollo, se espera que la red de nanocables requiera mucha menos energía que los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en silicio para realizar tareas similares. Crédito: Noticias de neurociencia

El algoritmo superó un enfoque convencional de aprendizaje automático en el que el entrenamiento se realizaba después de procesar un lote de datos, lo que produjo una precisión del 91,4%. Los investigadores también demostraron que la memoria de entradas pasadas almacenadas en el propio sistema mejoraba el aprendizaje. Por el contrario, otros enfoques informáticos almacenan la memoria en software o hardware separados del procesador de un dispositivo.

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FONDO

Durante 15 años, investigadores del Instituto NanoSystems de California (CNSI) de UCLA han estado desarrollando una nueva plataforma de tecnología informática. La tecnología es un sistema inspirado en el cerebro formado por una red enredada de cables que contienen plata colocados sobre un lecho de electrodos.

El sistema recibe entradas y produce salidas mediante impulsos eléctricos. Los cables individuales son tan pequeños que su diámetro se mide en la nanoescala, en milmillonésimas de metro.

Los “pequeños cerebros plateados” son muy diferentes de las computadoras actuales, que contienen módulos separados de memoria y procesamiento compuestos de átomos cuyas posiciones no cambian cuando los electrones pasan a través de ellos.

Por el contrario, la red de nanocables se reconfigura físicamente en respuesta a un estímulo, con una memoria basada en su estructura atómica y distribuida por todo el sistema. Cuando los cables se superponen, se pueden formar o romper conexiones, un comportamiento análogo a las sinapsis en el cerebro biológico, donde las neuronas se comunican entre sí.

Colaboradores de investigación de la Universidad de Sydney desarrollaron un algoritmo simplificado para proporcionar entradas e interpretar resultados. El algoritmo está personalizado para explotar la capacidad cerebral del sistema para cambiar y procesar dinámicamente múltiples flujos de datos simultáneamente.

MÉTODO

El sistema similar a un cerebro estaba hecho de un material que contenía plata y selenio, que podía autoorganizarse en una serie de nanocables entrelazados encima de una serie de 16 electrodos. Los científicos entrenaron y probaron la red de nanocables utilizando imágenes de números escritos a mano, un conjunto de datos creado por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología y que a menudo se utiliza para evaluar sistemas de aprendizaje automático.

Las imágenes se transmitieron al sistema píxel a píxel mediante pulsos eléctricos que duraban cada una una milésima de segundo, con diferentes voltajes que representaban píxeles claros u oscuros.

IMPACTO

Aún en desarrollo, se espera que la red de nanocables requiera mucha menos energía que los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en silicio para realizar tareas similares. La red también se muestra prometedora en tareas que la IA actual lucha por lograr: dar sentido a datos complejos, como tendencias climáticas, tráfico y otros sistemas que cambian con el tiempo. Para ello, la IA actual requiere enormes cantidades de datos de entrenamiento y un gasto energético extremadamente elevado.

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Con el tipo de codiseño utilizado en este estudio (hardware y software desarrollados en conjunto), las redes de nanocables podrían, en última instancia, desempeñar un papel complementario junto con los dispositivos electrónicos basados ​​en silicio.

La memoria y el procesamiento similar al cerebro integrados en sistemas físicos capaces de adaptación y aprendizaje continuos pueden ser particularmente adecuados para la llamada “computación de borde”, que procesa datos complejos en el lugar sin requerir comunicación con servidores remotos.

Los usos potenciales incluyen la robótica, la navegación autónoma en máquinas como vehículos y drones, y la tecnología de dispositivos inteligentes que conforma el Internet de las cosas, así como el monitoreo de la salud y la coordinación de mediciones de sensores ubicados en varios lugares.

AUTORES

Los autores correspondientes del estudio son James Gimzewski, distinguido profesor de química en UCLA y miembro del CNSI; Adam Stieg, científico investigador de UCLA y director asociado de CNSI; Zdenka Kuncic, profesora de física de la Universidad de Sydney; y Ruomin Zhu, estudiante de doctorado de la Universidad de Sydney y también el primer autor. Otros coautores son Sam Lilak, quien recibió su doctorado en UCLA en 2022; y Alon Loeffler y Joseph Lizier de la Universidad de Sydney.

FONDOS

El estudio contó con el apoyo de la Universidad de Sydney y la Comisión Fulbright australiano-estadounidense.

Sobre esta noticia de investigación en neurociencia computacional

Autor: Nicole Wilkins
Fuente: UCLA
Contactar: Nicole Wilkins-UCLA
Imagen: La imagen está acreditada a Neuroscience News.

Investigacion original: Acceso libre.
«Aprendizaje dinámico en línea y memoria de secuencias con redes de nanocables neuromórficos» por James Gimzewski et al. Comunicaciones naturales


Abstracto

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Aprendizaje dinámico en línea y memoria de secuencias con redes de nanocables neuromórficos

Las matrices de nanocables (NWN) pertenecen a una clase emergente de sistemas neuromórficos que explotan las propiedades físicas únicas de los materiales nanoestructurados. Además de su estructura física similar a una red neuronal, los NWN también exhiben conmutación de memoria resistiva en respuesta a entradas eléctricas debido a cambios de conductancia similares a las sinapsis en las uniones de puntos de cruce entre nanocables y nanocables.

Estudios anteriores han demostrado cómo la dinámica neuromórfica generada por las NWN puede explotarse para tareas de aprendizaje temporal.

Este estudio amplía estos hallazgos al demostrar el aprendizaje en línea a partir de características dinámicas espaciotemporales utilizando tareas de clasificación de imágenes y recuperación de memoria de secuencia implementadas en un dispositivo NWN.

Aplicado a la tarea de clasificación de dígitos escritos a mano de MNIST, el aprendizaje dinámico en línea con el dispositivo NWN logra una precisión general del 93,4%.

Además, encontramos una correlación entre la precisión de la clasificación de clases de dígitos individuales y la información mutua. La tarea de memoria de secuencia revela cómo los patrones de memoria integrados en características dinámicas permiten el aprendizaje en línea y la recuperación de un patrón de secuencia espaciotemporal.

En general, estos resultados proporcionan una prueba del concepto de aprendizaje en línea a partir de la dinámica espaciotemporal utilizando NWN y explican con más detalle cómo la memoria puede mejorar el aprendizaje.

Experiencia en periódicos nacionales y periódicos medianos, prensa local, periódicos estudiantiles, revistas especializadas, sitios web y blogs.

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El cazador de exoplanetas TESS de la NASA detecta un sistema de 3 estrellas que bate récords

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El cazador de exoplanetas TESS de la NASA detecta un sistema de 3 estrellas que bate récords

Utilizando la nave espacial de caza de exoplanetas de la NASA, el Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), los científicos han detectado un sistema estelar triple sin precedentes tan estrechamente relacionado que podría caber cómodamente entre el sol y su planeta más cercano, Mercurio.

El sistema, denominado TIC 290061484, contiene estrellas gemelas que orbitan entre sí una vez cada 1,8 días terrestres, así como una tercera estrella que orbita a este par una vez cada 25 días terrestres. La órbita ultraestrecha de este sistema estelar triple, situado a poco menos de 5.000 años luz de distancia en la constelación del Cisne, el cisne, lo convierte en un récord.

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'Muchas más estructuras antiguas esperan ser descubiertas': se descubre un trozo perdido de fondo marino escondido en el manto de la Tierra frente a la Isla de Pascua

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'Muchas más estructuras antiguas esperan ser descubiertas': se descubre un trozo perdido de fondo marino escondido en el manto de la Tierra frente a la Isla de Pascua

Los científicos han descubierto la «huella fosilizada» de un trozo de fondo marino que se escondía bajo el Océano Pacífico, en el manto de la Tierra.

Un nuevo estudio muestra que esta huella corresponde a una placa de la corteza terrestre que comenzó a hundirse en el manto hace unos 250 millones de años, en los albores de la humanidad. la era de los dinosaurios (Hace 252 millones a 66 millones de años). Esta placa alguna vez fue parte del fondo marino del Pacífico sureste y podría ayudar a explicar una extraña brecha en las secciones más bajas del manto, la capa media de la corteza terrestre que envuelve el núcleo del planeta.

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El Telescopio James Webb considera el 'eslabón perdido' entre los orígenes del universo y las primeras estrellas

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El Telescopio James Webb considera el 'eslabón perdido' entre los orígenes del universo y las primeras estrellas

De hecho, es era Hace mucho tiempo, en una galaxia muy, muy lejana.

El Telescopio Espacial James Webb ha detectado una región particular del espacio que podría ser un «eslabón perdido» de lo que se sabe sobre los primeros días del espacio y sus estrellas de origen.

El descubrimiento «sin precedentes» muestra estrellas en el sistema galáctico GS-NDG-9422 (9422) irradiando una «extraña firma luminosa».

El fenómeno se debe a los gases que eclipsan las estrellas de la galaxia, descubiertos unos mil millones de años después del Big Bang. según la nasa.

«Lo primero que pensé al observar el espectro de la galaxia fue: 'Esto es extraño'», dijo el investigador Alex Cameron sobre el descubrimiento, publicado en «Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society.”


El Telescopio Espacial James Webb, en la foto, ha detectado una galaxia con firmas extrañas consistentes con las primeras estrellas. NASA / Drew Navidad

Añadió que el desenlace «nos ayudará a comprender cómo comenzó la historia cósmica».

Cameron y el teórico Harley Katz comenzaron a utilizar modelos informáticos para ver cómo el gas cósmico podría llegar a calentarse más que sus fuentes solares. Su modelado era una viva imagen de lo que vio el telescopio Webb, algo consistente con las llamadas estrellas de Población III que existieron en el universo primitivo.

«Parece que estas estrellas deben ser mucho más calientes y más masivas que lo que vemos en el universo local, lo cual tiene sentido porque el universo primitivo era un entorno muy diferente», dijo Katz.

En comparación, las estrellas calientes más cercanas a la Tierra tienen temperaturas entre 70.000 y 90.000 grados Fahrenheit. En lo profundo del universo, cerca de la galaxia 9422, estas temperaturas superan los 140.000 grados.

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Esto se debe a lo que los expertos consideran «una breve fase de intensa formación estelar» que crea varias estrellas calientes. Esencialmente, las nubes de gas de la galaxia absorben un volumen tan alto de fotones que se sobrecalientan y eclipsan la fuente, de forma muy parecida al asfalto quemado golpeado por el sol.


Los investigadores han determinado que las nubes de gas en la galaxia GS-NDG-9422 rara vez eclipsan a sus estrellas.
Los investigadores han determinado que las nubes de gas en la galaxia GS-NDG-9422 rara vez eclipsan a sus estrellas. NASA, ESA, ASC, Leah Hustak (STScI)

Aunque 9422 no contiene ninguna estrella de Población III, Katz dijo que sus residentes estelares «son diferentes de lo que conocemos» y tienen un propósito más amplio.

«Las estrellas exóticas de esta galaxia podrían servir como guía para comprender cómo evolucionaron las galaxias desde estrellas primordiales hasta los tipos de galaxias que ya conocemos», añadió.

Y gracias al revolucionario telescopio Webb, esto es sólo el comienzo de una mejor comprensión del espacio profundo y sus orígenes.

«Es un momento muy emocionante poder utilizar el telescopio Webb para explorar esta era en un universo que alguna vez fue inaccesible», dijo Cameron. “Estamos sólo en el comienzo de nuevos descubrimientos y comprensiones. »

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