Desarrollan una IA inspirada en el cerebro humano que consume cinco veces menos energía
Un grupo de investigadores presentó una nueva arquitectura de inteligencia artificial inspirada en el funcionamiento del cerebro humano. El sistema mejora el procesamiento de información, reduce el consumo energético y podría marcar un antes y un después en el desarrollo de modelos de IA.
Un equipo de científicos desarrolló una innovadora arquitectura de inteligencia artificial basada en el funcionamiento de las neuronas humanas. El objetivo es crear sistemas capaces de procesar grandes cantidades de información de forma más rápida y con un consumo energético mucho menor que los modelos actuales.
Las primeras pruebas mostraron resultados prometedores, con una capacidad de procesamiento más de cuatro veces superior y una eficiencia energética que supera en más de cinco veces a las tecnologías más avanzadas disponibles.
Cómo funciona el nuevo sistema
La tecnología utiliza redes neuronales de picos (Spiking Neural Networks o SNN), un modelo que imita la forma en que las neuronas del cerebro transmiten información mediante impulsos eléctricos.
A diferencia de las arquitecturas tradicionales, este sistema solo activa el procesamiento cuando detecta cambios importantes, lo que reduce significativamente el uso de energía y optimiza el rendimiento.
Más memoria y mayor eficiencia
Uno de los principales avances de esta nueva IA es su capacidad para conservar información durante más tiempo sin aumentar el consumo de recursos.
Para lograrlo, los investigadores diseñaron una estructura que combina procesos rápidos con otros de memoria lenta, reproduciendo un comportamiento similar al del cerebro humano y permitiendo mantener el contexto durante tareas complejas.
Hardware diseñado para potenciar el rendimiento
Además del desarrollo del modelo de inteligencia artificial, el proyecto incorpora un hardware específico optimizado para ejecutar esta arquitectura de forma más eficiente.
Este diseño mejora el flujo de datos entre la memoria y el procesamiento, reduciendo la cantidad de información que debe trasladarse constantemente y aumentando la velocidad de ejecución.
Un avance con potencial para múltiples industrias
Los investigadores consideran que esta tecnología podría impulsar una nueva generación de sistemas de inteligencia artificial más sostenibles y eficientes, especialmente en sectores donde el consumo energético representa uno de los principales desafíos.
Su aplicación podría extenderse a áreas como centros de datos, robótica, dispositivos inteligentes y computación de alto rendimiento, contribuyendo a reducir costos y mejorar el desempeño de futuras plataformas de IA.
Fuente: NEO
