A pesar de que el término "red neuronal" se puede aplicar tanto a la estructura anatómica como a un sistema informático, estas redes neuronales todavía tienen más diferencias que similitudes. Esto se debe principalmente a la estructura extremadamente compleja de los plexos neurales del cerebro. Pero eso podría cambiar gracias al desarrollo de científicos del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. Su invención puede convertirse en una nueva etapa en el desarrollo de la tecnología de redes neuronales.
El hecho es que el cerebro humano consta de cientos de millones de neuronas, cada una de las cuales está conectada a decenas de miles de otras neuronas. Esta estructura compleja en una forma bastante simplificada se toma como base para la construcción de redes neuronales artificiales, con la única diferencia de que la electrónica existente hoy en día no puede hacer frente a un enrutamiento tan complejo y el número de conexiones entre los elementos de la red neuronal tiene que reducirse decenas y cientos de veces, lo que afecta el rendimiento. … Por supuesto, ahora hay proyectos destinados a emular el cerebro, pero también se topan con el límite del poder de las tecnologías existentes.
Diagrama de estructura de chips. La estructura tridimensional proporciona el enrutamiento sofisticado y la velocidad de señal necesarios para simular la estructura del cerebro.
El equipo de desarrollo del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. Ofrece un enfoque ligeramente diferente. Los científicos quieren utilizar luz en lugar de electricidad como medio de transmitir una señal. Para ello, se ha desarrollado un chip especial que distribuye señales ópticas a lo largo de una rejilla en miniatura en diferentes direcciones. Gracias al uso de un nuevo tipo de señal, fue posible superar el problema de conectar elementos de la red neuronal apilando verticalmente dos capas de estructuras fotónicas. Confinan la luz a las líneas para guiar las señales ópticas de la misma manera que los cables transmiten un impulso eléctrico. Este enfoque le permite crear esquemas de enrutamiento complejos necesarios para simular las estructuras neuronales del cerebro, así como aumentar tanto la velocidad de transmisión de la señal como el número de conexiones entre los elementos de la red. Además,el sistema es muy escalable y fácil de expandir en el futuro. Y si las redes neuronales "ordinarias" están progresando en el autoaprendizaje y el reconocimiento de patrones, es difícil imaginar de qué será capaz una estructura que imite el trabajo del cerebro.
norte
Vladimir Kuznetsov
