Samsung quiere realizar un “copy-paste” para desarrollar chips cerebrales, es decir que emulen las capacidades del cerebro.
¿De qué se trata este copy-paste? Este modelo tratará de realizar el mapa de cableado de neuronas del cerebro en chips neuromórficos 3D.
El enfoque se basaría en una matriz de nanoelectrodos que ingresa a grandes volúmenes de neuronas para registrar tanto dónde se conectan las neuronas como la fuerza de esas conexiones.
Esta idea trata de copiar estos datos y pegarlos en una red 3D de memoria de estado sólido ya sea un almacenamiento flash estándar o una memoria de vanguardia como la RAM resistiva.
Samsung pretende que los chips cerebrales sirvan como un atajo para los sistemas de inteligencia artificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org Más que se comportan como cerebros reales.
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¿Qué tiene de atractivo un chip cerebral?
La flexibilidad para aprender nuevos conceptos y adaptarse a las condiciones cambiantes. Incluso podría ver a las máquinas completamente autónomas con cognición verdadera, según los investigadores de Harvard.
Los chips cerebrales trabajarán como un cerebro humano que tiene aproximadamente 100 millones de neuronas con mil veces más enlaces sinápticos.
Un chip neuromórfico ideal necesitaría alrededor de 100 mil millones de unidades de memoria. Esto representa un reto para Samsung y la inteligencia artificialEs la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Fuente: opensource.org Más, y es posible que pase bastante tiempo en desarrollo antes de ver la luz.
Esta tecnología es desarrollada por el Dr. Ham y el Dr. Park. Buscan pegar este mapa en una red tridimensional de alta densidad de memorias de estado sólido, la tecnología con la que Samsung ha sido líder mundial.
El objetivo original de la ingeniería neuromórfica, lanzada en la década de 1980, era imitar tal estructura y función de las redes neuronales en un chip de silicio, ahora se trabaja diferente.
Debido a que, resultó difícil porque, incluso hasta ahora, se sabe poco de cómo se conectan las grandes cantidades de neuronas.