Seúl (LabNews Media LLC) – Investigadores de la Universidad Sungkyunkwan (SKKU) en Corea del Sur han desarrollado una sinapsis artificial controlada por el color de la luz incidente, imitando así una capacidad de aprendizaje equilibrada, tal como ocurre en el cerebro humano.
El equipo del profesor Sae Byeok Jo y el profesor Wooseok Yang utilizó el material semiconductor sulfuro de plata y bismuto (AgBiS?). Mediante el control específico del color de la luz, la conexión puede reforzarse ("Recordar") o debilitarse ("Olvidar"). La luz infrarroja cercana provoca un refuerzo acelerado de la conexión sináptica, mientras que la luz azul produce una rápida atenuación.
En una simulación para el reconocimiento de dígitos manuscritos, el nuevo sistema mostró una estabilidad significativamente mayor. Mientras que las redes neuronales convencionales perdían rendimiento después de unas 200 rondas de entrenamiento, la precisión del reconocimiento con el sistema controlado por luz se mantuvo estable durante más de 1.000 rondas.
El desarrollo tiene como objetivo posibilitar sistemas informáticos neuromórficos energéticamente eficientes que procesen y almacenen información de manera similar al cerebro. Los modelos de IA convencionales requieren mucha energía, ya que el "olvido" hasta ahora debe simularse principalmente a nivel de software. El nuevo sistema realiza este proceso directamente a nivel de hardware a través de trayectorias de portadores de carga opuestas, activadas por diferentes longitudes de onda de luz.
El profesor Jo enfatizó que el conocimiento de cómo olvidar es tan importante como el conocimiento de cómo recordar. La separación de estas dos funciones por el color de la luz permite una capacidad de aprendizaje autorregulada en el hardware de IA.
La tecnología podría utilizarse en el futuro en aceleradores de IA energéticamente eficientes, sistemas de visión artificial para vehículos autónomos y robots, así como en retinas artificiales. El estudio se publicó en la revista especializada Nature Communications.
