Una inteligencia artificial de gran eficiencia energética está ahora más cerca de la realidad, después de que un estudio realizado por investigadores de la UCL encontrara una forma de mejorar la precisión de un sistema informático inspirado en el cerebro.
El sistema, que utiliza memristores para crear redes neuronales artificiales, es al menos 1.000 veces más eficiente energéticamente que el hardware de inteligencia artificial convencional basado en transistores, pero hasta ahora había sido más propenso a errores.
La inteligencia artificial actual es extremadamente exigente en cuanto a energía: entrenar un modelo de inteligencia artificial puede generar 284 toneladas de dióxido de carbono, equivalente a las emisiones de toda la vida de cinco coches. Sustituir los transistores que componen todos los dispositivos digitales por memristores, un novedoso dispositivo electrónico construido por primera vez en 2008, podría reducir esto a una fracción de una tonelada de dióxido de carbono, equivalente a las emisiones generadas en un viaje por la tarde.
Dado que los memristores son mucho más eficientes desde el punto de vista energético que los sistemas de computación existentes, podrían llegar a empaquetar enormes cantidades de potencia de computación en dispositivos portátiles, eliminando la necesidad de estar conectados a la Internet.
Esto es especialmente importante, ya que se prevé que la excesiva dependencia de Internet se convierta en un problema en el futuro, debido a la creciente demanda de datos y a las dificultades de aumentar la capacidad de transmisión de estos a partir de cierto punto.
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