JERUSALEN, 11 feb (Xinhua) -- Investigadores israelíes desarrollaron un innovador hardware que acelera 1.000 veces el proceso de aprendizaje de los sistemas de inteligencia artificial, informó hoy el Instituto de Tecnología de Israel.

En los últimos años ha habido importantes avances en el mundo de la inteligencia artificial, principalmente gracias a los modelos de redes neuronales profundas.

Inspiradas en el cerebro y aprendizaje humanos, estas redes llevan a cabo tareas complejas como conducción autónoma, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de texto e imágenes, traducción y desarrollo de tratamientos médicos.

Esto es realizado mediante aprendizaje propio a partir de enormes bases de datos de ejemplos, como fotografías. Tal aprendizaje requiere gran poder de computación, por lo que a menudo se realiza en ordenadores con unidad de procesamiento de gráficos (GPU, por sus siglas en inglés).

Sin embargo, la velocidad de estos procesadores todavía es baja como para ajustarse a las redes neuronales y su uso también requiere mucha energía.

Los investigadores israelíes resolvieron los problemas mediante el desarrollo de sistemas de hardware específicamente diseñados para redes neuronales, lo que les permite realizar la etapa de aprendizaje a alta velocidad y con menos energía.

A diferencia de las GPU, el nuevo hardware mejora la velocidad de cómputo 1.000 veces y reduce en 80 por ciento el consumo de energía.

Los investigadores señalaron que en lugar de separar las unidades que realizan los cálculos en la memoria responsable de retener datos, todo se hace ahora en un solo componente de memoria informática. Fin