Nuestros sentidos trabajan juntos de forma sinérgica, lo que significa que colaboran para proporcionar una comprensión más completa, especialmente cuando las señales individuales son sutiles.
En este proceso, la suma colectiva de aportes biológicos puede ser mayor que las contribuciones individuales de cada sentido.
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Sin embargo, los robots tradicionalmente han tendido a seguir un enfoque más directo, procesando información de forma aislada.
En vista de esto, investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State) están adoptando el concepto biológico de sinergia sensorial para aplicarlo a la Inteligencia Artificial (IA).
Producto del concepto biológico de sinergia sensorial.
El resultado de esta investigación es el desarrollo de la primera neurona artificial multisensorial integrado, que permite a las máquinas combinar y procesar información de diferentes sensores.
Con ello se imitaría la capacidad humana de incorporar múltiples sentidos para una comprensión más completa del entorno que nos rodea.
El trabajo publicado recientemente en la revista Nature Communications de este mes marca un avance significativo en la investigación de la IA.
Saptarshi Das, líder de esta iniciativa, destaca que los robots, a la hora de tomar decisiones, generalmente se basan en el entorno en el que se encuentran.
Sin embargo, sus sensores suelen funcionar de forma aislada, sin comunicarse entre sí. Esto significa que la información sensorial no se comparte de manera eficiente.
Además, Das plantea una pregunta importante: ¿es la toma de decisiones colectiva, a través de una unidad de procesamiento de sensores, el método más eficiente?
Hace una comparación con el cerebro humano, en el que un sentido puede influir y complementar otro, permitiendo a la persona evaluar mejor una situación.
Este proceso de interconexión sensorial en el cerebro humano puede resultar en decisiones más informadas y adaptativas. Por tanto, la investigación busca aplicar estos principios biológicos a la IA.
El objetivo es mejorar la capacidad de las máquinas para tomar decisiones más sofisticadas y contextuales basadas en información sensorial integrada, es decir, inspirada en los sentidos humanos.
(Imagen: Reproducción/Internet)
Actualmente, en la IA, los sensores funcionan de forma independiente, enviando información a una unidad central para la toma de decisiones, que consume más energía.
Por otro lado, esta investigación propone que los sensores pueden comunicarse directamente entre sí, haciendo el proceso más eficiente, especialmente cuando la información es sutil.
Esto promete mejorar la capacidad de las máquinas de IA para tomar decisiones basadas en información sensorial integrada. Para lograrlo, la investigación se centró en integrar un sensor táctil y visual.
Así, era posible que la salida de un sensor afectara al otro, con la ayuda de la memoria visual. Esto condujo a mejoras en la navegación, con la memoria visual influyendo y ayudando en las respuestas táctiles.
Lograron crear un neurona Dispositivo artificial multisensorial que conecta un sensor táctil a un fototransistor a base de disulfuro de molibdeno, permitiendo la integración efectiva de señales visuales y táctiles.
Por lo tanto, ante esto, tenemos el potencial de mejorar la capacidad de las máquinas para procesar información de diferentes sensores de una manera más eficiente y adaptable.
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