Crean la primera nano neurona artificial capaz de reconocer la voz

Crean la primera nano neurona artificial capaz de reconocer la voz


Investigadores franceses, norteamericanos y japoneses han desarrollado la primera nano-neurona artificial capaz de reconocer números pronunciados por diferentes oradores, un avance significativo para el desarrollo de la inteligencia artificial y sus aplicaciones. Los resultados se publican en la revista Nature.

Recientemente, los algoritmos de inteligencia artificial han conseguido importantes logros para el reconocimiento visual y vocal, pero la ejecución de estos programas en un ordenador convencional consume una energía 10.000 veces superior a la del cerebro humano.

Para reducir el consumo eléctrico, hay que construir ordenadores inspirados en el cerebro que integren un gran número de neuronas y sinapsis miniaturizadas. Sin embargo, hasta ahora, nadie había conseguido fabricar una  nano neurona artificial suficientemente estable para hacer cálculos de manera fiable, a pesar de su pequeño tamaño.

Por primera vez, estos investigadores han desarrollado una nano-neurona capaz de reconocer cifras pronunciadas por diferentes personas con una tasa de éxito del 99,6%. Para conseguirlo, han utilizado un oscilador magnético con propiedades muy estables.

Cada giro de esta nano brújula viene acompañado de una emisión eléctrica, lo que permite imitar de forma electrónica  los pulsos eléctricos emitidos por neuronas biológicas, según se informa en un comunicado.

En los próximos años, estas nano neuronas magnéticas podrán interconectarse gracias a sinapsis artificiales, como las desarrolladas recientemente para tratar y clasificar informaciones masivas en tiempo real.

Tal como explicamos en un anterior artículo, estos científicos habían creado con anterioridad una sinapsis artificial capaz de aprender de manera autónoma, lo que abría la posibilidad de crear una red de sinapsis artificiales y sistemas inteligentes que consumen menos energía. La nano neurona artificial creada ahora constituye un paso adelante en esta misma dirección.

El objetivo final de esta colaboración entre actores de la investigación fundamental y aplicada es conseguir chips miniaturizados inteligentes, que consuman poca electricidad, pero que sean capaces de aprender y adaptarse a las situaciones cambiantes y ambiguas del mundo real.

Estos chips electrónicos tendrán múltiples aplicaciones, por ejemplo para dirigir inteligentemente robots o vehículos autónomos, ayudar a los médicos en su diagnóstico e incluso mejorar las prótesis médicas.