La inteligencia artificial que utiliza redes neuronales realiza cálculos de forma digital con la ayuda de chips microelectrónicos. Físicos de la Universidad de Leipzig han creado un tipo de red neuronal que no funciona con electricidad, sino con las llamadas partículas coloidales activas. En su publicación en Nature Communications , los investigadores describen cómo estas micropartículas pueden usarse como sistema físico para la inteligencia artificial y la predicción de series temporales.
"Nuestra red neuronal pertenece al campo de la computación de reservorios físicos, que utiliza la dinámica de procesos físicos, como superficies de agua, bacterias o modelos de tentáculos de pulpo, para realizar cálculos", afirma el profesor Frank Cichos, cuyo grupo de investigación desarrolló la red con el soporte de ScaDS.AI.
"En nuestra realización utilizamos partículas sintéticas autopropulsadas de sólo unos pocos micrómetros de tamaño", explica Cichos. "Demostramos que se pueden utilizar para cálculos y al mismo tiempo presentamos un método que suprime la influencia de efectos perturbadores, como el ruido, en el movimiento de las partículas coloidales". Las partículas coloidales son partículas que se encuentran finamente dispersas en su medio de dispersión (sólido, gas o líquido).
Para sus experimentos, los físicos desarrollaron pequeñas unidades hechas de nanopartículas de plástico y oro, en las que una partícula gira alrededor de otra, impulsada por un láser. Estas unidades tienen ciertas propiedades físicas que las hacen interesantes para la computación de yacimientos.
"Cada una de estas unidades puede procesar información, y muchas unidades forman el llamado depósito. Modificamos el movimiento de rotación de las partículas en el depósito mediante una señal de entrada. La rotación resultante contiene el resultado de un cálculo", explica el Dr. Xiangzun Wang. "Como muchas redes neuronales, el sistema necesita ser entrenado para realizar un cálculo particular."
Los investigadores estaban especialmente interesados en el ruido. "Dado que nuestro sistema contiene partículas extremadamente pequeñas en el agua, el depósito está sujeto a un fuerte ruido, similar al ruido al que están sujetas todas las moléculas del cerebro", dice Cichos.
"Este ruido, el movimiento browniano, altera gravemente el funcionamiento de la computadora del yacimiento y generalmente requiere un yacimiento muy grande para remediarlo. En nuestro trabajo, hemos descubierto que el uso de estados pasados del yacimiento puede mejorar el rendimiento de la computadora, permitiendo que se utilicen yacimientos más pequeños. para ciertos cálculos en condiciones ruidosas."
Cichos añade que esto no sólo ha contribuido al campo del procesamiento de información con materia activa, sino que también ha generado un método que puede optimizar el cálculo del yacimiento reduciendo el ruido.
Más información: Xiangzun Wang et al, Aprovechamiento de partículas activas sintéticas para la computación de reservorios físicos, Nature Communications (2024). DOI:10.1038/s41467-024-44856-5
Información de la revista: Comunicaciones sobre la naturaleza
Proporcionado por la Universidad de Leipzig
