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Para tratar de resolver este problema, los investigadores de la Universidad de Purdue están desarrollando hardware que puede aprender habilidades utilizando un tipo de IA que actualmente se ejecuta y que generalmente está reservado para plataformas de software. Los investigadores piensan que este enfoque podría compensar la energía necesaria para usar la IA en ciertas aplicaciones avanzadas, como los vehículos autónomos, porque las características de inteligencia se compartirían entre el hardware y el software.
“El software está asumiendo la mayoría de los desafíos en IA. Si pudieras incorporar inteligencia en los componentes del circuito además de lo que está sucediendo en el software, podrías hacer cosas que simplemente no se pueden hacer hoy ”, dijo Shriram Ramanathan, profesor de ingeniería de materiales en la Universidad de Purdue.
En su estudio de investigación, los investigadores describen cómo la aplicación de características de memoria "en forma de árbol" en las redes neuronales de punta para demostrar el reconocimiento de objetos de alta fidelidad podría abrir nuevas direcciones para la inteligencia artificial.

Demostrar memoria "en forma de árbol" en hardware

El software utiliza memoria en forma de árbol para clasificar y organizar la información en "ramas" para que pueda recuperarse de manera eficiente, una estrategia inspirada en el cerebro humano. "Los humanos memorizan cosas en una estructura de categorías de árboles", dijo Hai-Tian Zhang, un becario postdoctoral de Purdue. "Por ejemplo, memorizamos manzanas y naranjas debajo de" fruta "y gatos y perros debajo de" animal "." Imitar estas características en el hardware es potencialmente interesante para la computación inspirada en el cerebro ", agregó.
En su nuevo estudio, los científicos de la investigación describieron el desarrollo de un nuevo tipo de componente de hardware hecho de un material cuántico, óxido de níquel y neodimio, que exhibía una memoria artificial similar a un árbol. Aunque la memoria similar a un árbol se ha demostrado anteriormente en hardware potencial, el equipo de Purdue logró observar la memoria similar a un árbol a temperatura ambiente, mientras que trabajos anteriores solo la habían observado en hardware a temperaturas demasiado bajas para dispositivos electrónicos.

El nuevo hardware para inteligencia artificial desarrollado por investigadores de la Universidad de Purdue. Imagen acreditada a la Universidad de Purdue

Aprovechando los "efectos mecánicos cuánticos"

El equipo introdujo un protón en el llamado material cuántico que se movería cuando se aplicara un pulso eléctrico. Los materiales cuánticos son conocidos por tener propiedades que la física clásica no puede explicar.
Cada vez que el protón se movía, se observaba un nuevo estado de resistencia que creaba un sitio de almacenamiento de información o "estados de memoria". El equipo descubrió que varios de estos pulsos podrían usarse para crear una rama compuesta de estados de memoria y que se pueden construir miles de estados de memoria en el material para aprovechar los efectos de la mecánica cuántica. A través de simulaciones, el equipo demostró que el material puede aprender los números del 0 al nueve, una prueba de referencia de inteligencia artificial.

Compartir características de inteligencia

Aunque el hardware de IA todavía está en su infancia, los investigadores ya han demostrado la IA en piezas de hardware potencial. Sin embargo, su gran demanda energética aún no se ha abordado. El equipo de investigación de Purdue cree que su demostración de esta estructura en forma de árbol a temperatura ambiente en un material es un paso en la dirección correcta y muestra que el hardware puede descargar las tareas del software.
"Este descubrimiento abre nuevas fronteras para la IA que han sido ignoradas en gran medida porque no existía la implementación de este tipo de inteligencia en el hardware electrónico", dijo Ramanathan.