Computers that mimics the human brain!
Could science be taking us too far? Or maybe it is too fast for our understanding ? The truth is that it makes things we know evolve very fast, maybe some of us can’t keep pace, and we could at some point consider ourselves obsolete. This is demonstrated by this advance that I am about to present to you, a computer network systems that are capable of simulating the complexity of the human brain (Artificial neural networks).
This new type of artificial neural network, uses computer algorithms that simulate the human brain, this type of computer network system is able to detect lies, recognize faces, even predict heart attacks. Since this type of algorithm requires a lot of processing power to work, most computers can not supply the processing power needed.
The solution to the lack of power was achieved thanks to a team of researchers from the Massachusetts Institute of Technology (MIT) that have replaced the transistor (which is always present in the circuits) by beams of light that mimic the activity of neurons inside of a chip. These chips can process information even faster and use less power than traditional chips and are less resource-intensive when used to create optical neural networks that would achieve more efficient deep learning of artificial intelligence.
This process is more efficient because the old transistors require a constant flow of energy to operate, and instead this process of light beams only needs to be emitted once and, in turn,it can meet and interact with their environment multiple forms at the same time to perform various functions, which means a lower cost in the energy process and a reduction in the heat emitted.
However, one particular issue was derived from research into optical neural networks. The first photonic processors assembled by scientists using optical equipment were huge, requiring tabletops filled with mirrors and precision lenses to accomplish the same work as a personal computer processor. For this reason, for a long time, light processors were considered as a good idea, but impractical for real applications.
But as is typical of MIT, a team of researchers from this Institute has managed to prove to everyone that you can always innovate by creating a modest computer chip of a few millimeters in diameter.
This device is made of silicon and simulates a network of 16 neurons in a 4-wire configuration in 4 layers. The information arrives at the device using a laser beam divided into four smaller beams. The intensity of each laser can be modified to encode different information, and each light beam represents a solution to a problem.
The MIT team began by comparing the optical network with its traditional counterpart, first in vowel recognition. After making the first recordings of 90 people who made four vowel sounds, the computers that worked in the traditional network had a success rate of 92%. And the optical network had a success rate of only 77%, but this process was much faster and more efficient. the team believes that after performing some optimizations, the success rate of the traditional network can be achieved, with the efficiency of the optical neural network.
One of the most important benefits of this new optical network is that it is based on components made of silicon, which is already used in the manufacture of computer components. In other words, these optical chips can be implemented at very low costs since there is an infrastructure that allows their production. So by the time the MIT team manages to solve production and optimization constraints, we can be prepared to have very fast and very energy efficient neural networks in our hands for a wide variety of applications starting with data centers, stand-alone cars, services and even national security.
The main developer of this project, Yichen Shen, a physicist, and Nicholas Harris, an electrical engineer, are starting a new company to have a product listed in two years.
Español/Spanish:
Inteligencia artificial que imita al cerebro humano!
¿Podría la ciencia estar llevándonos muy lejos?¿O quizá es demasiado rápida para nuestra comprensión?, Lo cierto es que ella hace que las cosas que conocemos evolucionen muy rápido, tal vez algunos no puedan llevarle el ritmo, y podríamos en algún momento considerarnos obsoletos. Así lo demuestra este avance que estoy por presentarles, un sistemas de redes computacionales que son capaces de simular la complejidad del cerebro humano(Red neuronal artificial).
Este nuevo tipo de red neuronal artificial, utiliza algoritmos informáticos que simulan el cerebro humano, este tipo de sistema de redes de computadora es capaz de detectar mentiras, reconocer caras, incluso predecir ataques cardíacos. Dado que este tipo de algoritmo requiere una gran cantidad de potencia de procesamiento para trabajar, la mayoría de las computadoras no pueden suplir el poder de procesamiento necesario.
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La solución para la falta de poder, se logró gracias a que un equipo de investigadores del MIT(Instituto Tecnológico de Massachusetts) han sustituido el transistor (que siempre está presente en los circuitos) por haces de luz que imitan la actividad de las neuronas dentro de un chip. Estos chips pueden procesar la información aún más rápido y utilizar menos energía que los chips tradicionales y son requieren menos recursos al ser utilizados para crear redes neuronales ópticas que lograrían más eficiente el aprendizaje profundo de la inteligencia artificial.
Este proceso es más eficiente debido a que los antiguos transistores requieren de un flujo constante de energía para operar, y en cambio este proceso de haces de luz sólo necesita que esta sea emitida y, a su vez, puede cumplir e interactuar de múltiples formas al mismo tiempo para realizar varias funciones, lo que significa un menor costo en el proceso de energía y una reducción en el calor emitido.
Sin embargo, una cuestión en particular se derivó de la investigación en redes neurales ópticas. Los primeros procesadores fotónicos reunidos por científicos que usaban equipos ópticos eran enormes, requiriendo tableros de mesa llenos de espejos y lentes de precisión para lograr el mismo trabajo que un procesador de computadora personal. Por esta razón, durante mucho tiempo, los procesadores de luz fueron considerados como una buena idea, pero poco práctico para aplicaciones reales.
Pero como nos tiene acostumbrados el MIT, un equipo de investigadores de este Instituto ha logrado demostrarle a todo el mundo que siempre se puede innovar creando un chip de computadora de tamaño modesto de unos pocos milímetros de diámetro.
Este dispositivo está hecho de silicio y simula una red de 16 neuronas en una configuración de 4 hilos en 4 capas. La información llega al dispositivo utilizando un rayo láser dividido en cuatro haces más pequeños. La intensidad de cada láser puede ser modificado para codificar informacion diferente, y cada haz de luz representa una solución a un problema.
El equipo del MIT comenzó comparando la red óptica con su contraparte tradicional, primero en el reconocimiento de vocales. Luego de hacer las primera grabaciones de 90 personas que hacían cuatro sonidos de vocales , las computadoras que trabajaron en la red tradicional tuvieron una tasa de éxito del 92%. Y la red óptica tuvo una tasa de éxito de solo 77%, pero este proceso fue mucho más rápido y eficiente. El equipo cree que luego de realizar algunas optimizaciones se puede alcanzar la tasa de éxito de la red tradicional, con la eficiencia de la red neuronal óptica.
Uno de los beneficios más importantes de esta nueva red óptica es que se basa en componentes hechos de silicio, que ya se utiliza en la fabricación de componentes de computadora. En otras palabras, estos chips ópticos pueden implementarse a costos muy bajos ya que existe una infraestructura que permite su producción. Así que para cuando el equipo del MIT logre resolver las limitaciones de produccion y optimizacion, podemos estar preparados para tener en nuestras manos redes neuronales muy rápidas y muy eficientes en energía para una amplia variedad de aplicaciones comenzando por centros de datos, automóviles autónomos, servicios y hasta seguridad nacional.
Los principales desarrolladores de este proyecto, Yichen Shen, un físico, y Nicholas Harris, un ingeniero eléctrico, están comenzando una nueva compañía para esperar tener un producto listo en dos años.
Fuentes/Sources:
