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Un equipo de científicos de Japón y Australia descubrió que una configuración aleatoria de cables, combinada con una señal casi caótica proporciona un mejor rendimiento del sistema, lo que abre el camino hacia una inteligencia artificial más eficiente.

Según explica uno de los miembros del equipo, Joel Hochstetter, en un comunicado de la Universidad de Sídney, para probar la hipótesis los científicos usaron cables de 10 micrómetros de largo y hasta 500 nanómetros de grosor, que dispusieron al azar en un plano bidimensional. En tal situación, "donde los cables se superponen, forman una unión electroquímica, como las sinapsis entre neuronas", explica el investigador.

La configuración fue probada con varias tareas simples. "Descubrimos que las señales eléctricas enviadas a través de esta red encuentran automáticamente la mejor ruta para transmitir información. Y esta arquitectura permite que la red 'recuerde' rutas anteriores a través del sistema", dice Hochstetter.

Sistema al borde del caos

En cuanto a las señales, los científicos descubrieron que también influyen al rendimiento del sistema. Si eran débiles, los nanocables no producían resultados lo suficiente complejos. En caso de ser muy fuertes, la red respondía caóticamente. La señal óptima para conseguir un resultado útil era cuando estaba al borde de ese estado caótico.

"Descubrimos que si se impulsa la señal demasiado lento, la red simplemente hace lo mismo una y otra vez sin aprender ni desarrollarse. Si la presionamos demasiado y rápido, la red se vuelve errática e impredecible", indica Hochstetter.

Por su parte, su colega, Zdenka Kuncic, explica que esto asemeja la estructura al cerebro humano.

"Algunas teorías en neurociencia sugieren que la mente humana podría operar al borde del caos, o lo que se llama el estado crítico. Algunos neurocientíficos piensan que es en este estado cuando logramos el máximo rendimiento cerebral", indica la investigadora.

"Lo que es tan emocionante acerca de este resultado es que sugiere que este tipo de redes de nanocables se pueden sintonizar en regímenes con dinámicas colectivas diversas, similares al cerebro, que se pueden aprovechar para optimizar el procesamiento de la información", señala.

Mejorar la inteligencia artificial

De este modo, la tecnología serviría en el desarrollo de la inteligencia artificial, opina la científica.

"Los algoritmos necesarios para entrenar a la red para saber a qué unión se le debe otorgar la 'carga' o el peso de información apropiados consumen mucha potencia. Los sistemas que estamos desarrollando eliminan la necesidad de tales algoritmos", afirma e indica que el método "potencialmente liberaría grandes cantidades de energía".

El estudio de Hochstetter, Kuncic y sus colaboradores fue publicado en la revista Nature Communications.

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