Varios desarrolladores norteamericanos han puesto en marcha este proyecto que promete revolucionar varios campos de investigación

Un grupo de investigadores de la Northwestern University (Illinois), el Boston College (Massachusetts) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts han desarrollado juntos un transistor de alto nivel con la capacidad de imitar la inteligencia humana. Según informan sus desarrolladores, este dispositivo es capaz de almacenar y procesar la información de forma simultánea, igual que hace el cerebro humano. Asimismo, el transistor no se limita solo a estas labores, sino que es, además, capaz de aprender progresivamente por asociación y categorizando datos.

En el apartado técnico, este aparato es también revolucionario: funciona a temperatura ambiente (hasta ahora los transistores de estas características solo eran capaces de operar en temperaturas criogénicas), trabaja a mayor velocidad gastando menos energía e incluso mantiene la información retenida hasta después de retirarlo de la fuente de alimentación; tal y como han publicado en la revista Nature.

Un aparato prometedor con múltiples aplicaciones

En palabras de Mark C. Hersam, catedrático de la Northwestern University y una de las mentes tras el proyecto, su «transistor sináptico logra de forma similar una funcionalidad concurrente de memoria y procesamiento de la información para imitar más fielmente al cerebro». Además, recuerda: «El cerebro tiene una arquitectura fundamentalmente distinta a la de un ordenador digital». La creación de este artefacto, por tanto, resulta tanto rompedora como pionera, y se espera que pueda tener múltiples aplicaciones en campos como el de la medicina.

Por supuesto, la gran influencia detrás de este trabajo son los recientes avances que se han realizado con la IA y la proyección a nivel de futuro que esta tiene en diferentes ámbitos. «Nuestro objetivo es hacer avanzar la tecnología de la IA hacia el pensamiento de alto nivel», añade Hersam, quien además señala que «las condiciones del mundo real suelen ser más complicadas de lo que pueden manejar los algoritmos actuales de IA».

«A lo largo de varias décadas, el paradigma de la electrónica ha sido construirlo todo con transistores y utilizar la misma arquitectura de silicio. Se ha avanzado mucho simplemente introduciendo más y más transistores en los circuitos integrados. No se puede negar el éxito de esa estrategia, pero tiene el coste de un elevado consumo de energía, especialmente en la era actual de los grandes datos. Tenemos que replantearnos el hardware informático, especialmente para tareas de IA y aprendizaje automático», apostilla Hersam.