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Archivo diario: 2015/01/04

Neurotransistores que aprenden

Actualidad Informática. Neurotransistores que aprenden. Rafael Barzanallana

El cerebro es el órgano más complicado de nuestro cuerpo. Genera la consciencia, nuestro “yo” interior, almacena los recuerdos, inventa y sueña. Un futuro cerebro artificial, similar al humano, pero sin sus errores, sin emociones, sin que se canse, tan potente como se necesite, sería la puerta a una nueva edad en la historia de la humanidad. ¿En qué estado se encuentra el desarrollo de máquinas pensantes que imitan el cerebro?

Todavía estamos dando los primeros pasos. Los estudios neurocientíficos durante el último siglo han descubierto que la consciencia y la mente emergen del funcionamiento de las neuronas y de las conexiones sinápticas entre ellas. Sabemos muy bien cómo funciona una neurona individual, pero aún no entendemos como surge la mente. Por ello, uno de los enfoques en el campo de la inteligencia artificial es el desarrollo de ordenadores basados en neuronas artificiales. Circuitos electrónicos que simulan en detalle el funcionamiento de las neuronas. Los científicos defensores de la llamada “inteligencia artificial fuerte” proponen que la mente aparecerá de forma espontánea cuando desarrollemos un sistema neuromimético tan complicado como el encéfalo humano. No será fácil porque nuestro encéfalo contiene unos 86 000 millones de neuronas. Estas neuronas se conectan entre sí mediante sinapsis. En promedio, cada neurona recibe información a través de unas 10 000 sinapsis y envía información a unas 1 000 sinapsis. Hoy en día lo difícil es simular el funcionamiento de las sinapsis mediante microcircuitos electrónicos. Se ha publicado un gran avance en este sentido en la revista Physical Review Applied. Científicos de la Universidad de Harvard (EE.UU.) han desarrollado los primeros circuitos neuromiméticos que imitan fielmente el comportamiento de las sinapsis entre neuronas. Estos circuitos reproducen la capacidad de las sinapsis de reforzarse y debilitarse con el tiempo, de aprender, olvidar o almacenar recuerdos. Estos dispositivos microelectrónicos muestran una plasticidad similar a la de las neuronas y se pueden usar para estudiar cómo trabaja el encéfalo.

El artículo técnico es Sieu D. Ha, Jian Shi, Yasmine Meroz, L. Mahadevan, Shriram Ramanathan, “Neuromimetic Circuits with Synaptic Devices Based on Strongly Correlated Electron Systems,” Phys. Rev. Applied 2: 064003, 2014; arXiv:1411.4179 [cond-mat.str-el]. Más información divulgativa en Cátedra de Cultura Científica, “Crean un circuito que imita a las neuronas y aprende y desaprende,” Next, Voz Pópuli, 16 Dic 2014; en inglés recomiendo Matteo Rini, “Synopsis: Mimicking the Brain,” Physics, 04 Dec 2014.

Fuente: La Ciencia de la Mula Francis

La simulación más exacta del universo

Actualidad Informática. La simulación más exacta del universo. Rafael Barzanallana

La masa, tamaño y edad de las galaxias creadas gracias al uso de la supercomputadora EAGLE son casi idénticas a las reales

Fuente: mdz online

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