El Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) ha desarrollado un memristor de autoaprendizaje que replica las sinapsis del cerebro humano, avanzando la eficiencia informática de la IA y el procesamiento local.
Los memristores, o «resistencias de memoria», se promocionan como los mejores candidatos para imitar las sinapsis en las computadoras neuromórficas. El último desarrollo de Kaist supera los intentos anteriores, ofreciendo una replicación de sinapsis mejorada. Este avance podría permitir que la IA funcione localmente, aumentando la eficiencia energética y la mejora de las tareas con el tiempo.
En 1971, Leon Chua teorizó la existencia de un cuarto elemento informático fundamental: un memristor. Este componente podría almacenar datos incluso cuando se apagan, formando la base de la computación neuromórfica. Los memristores pueden manejar el almacenamiento y el cálculo de los datos simultáneamente, similar al cerebro humano. Desde su descubrimiento en 2008, los investigadores de todo el mundo han estado refinando las capacidades de Memristor para crear computadoras con forma de cerebro.
En enero de 2025, Kaist anunció un memristor que corrige los errores y aprende de ellos, resolviendo tareas neuromórficas anteriormente desafiantes. Por ejemplo, este chip puede separar las imágenes en movimiento de los fondos durante el procesamiento de video y mejora con el tiempo. El avance se detalló en Electrónica de la naturaleza.
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Kaist afirma que este memristor permite el procesamiento local de IA, evitando la dependencia de los servidores de nubes y mejorando la privacidad y la eficiencia energética. Los investigadores Hakcheon Jeong y Seungjae Han compararon este sistema con un espacio de trabajo inteligente, donde todas las tareas ocurren en una ubicación única y eficiente.
Kaist también ha desarrollado el primer chip de superconductor de IA, que funciona a velocidades ultra altas con un consumo de energía mínimo. Mimiciendo la eficiencia del cerebro, este chip realiza una operación de mil millones de billones por segundo usando solo 20 vatios de potencia.
Los memristores mejorados nos mueven hacia un cerebro en un chip, acelerando el desarrollo de la IA y potencialmente acercándose a la singularidad tecnológica. Sin embargo, lograr una verdadera inteligencia humana en IA sigue siendo un desafío complejo.
Si bien la exageración en torno a la singularidad tecnológica puede ser un poco exagerada, el chip de superconductores de IA de Kaist se enfoca en la eficiencia y la velocidad energética, mostrando una practicidad que podría impulsar aplicaciones del mundo real mucho antes de golpear el territorio Skynet.
Bajo el techo de cerezo de la exageración de Memristor, la habilidad de Kaist opera localmente, que balancea el péndulo ético lejos del control central de la nube. Si esto se convierte en la norma, las empresas que necesitan aprovechar AI podrían bifurcar sus operaciones lejos del control de grandes nubes.
La carne real radica en separar imágenes en movimiento de fondos estáticos, una tarea menor en papel, pero crucial en aplicaciones del mundo real como la navegación de vehículos y drones. Esta tarea solía ser una prueba estricta para chips neuromórficos, pero la técnica más nueva de Kaist demuestra que está lista para el escenario principal.
