{"id":1052,"date":"2018-03-10T18:51:59","date_gmt":"2018-03-10T18:51:59","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.platiniumhost.com\/?p=1052"},"modified":"2018-03-01T19:39:41","modified_gmt":"2018-03-01T19:39:41","slug":"nanodispositivos-informaticos-que-imitan-las-sinapsis-de-las-celulas-nerviosas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/platiniumhost.com\/blog\/nanodispositivos-informaticos-que-imitan-las-sinapsis-de-las-celulas-nerviosas\/","title":{"rendered":"Nanodispositivos inform\u00e1ticos que imitan las sinapsis de las c\u00e9lulas nerviosas"},"content":{"rendered":"

Ingenieros de la Universidad de Massachusetts Amherst (EE.UU.) est\u00e1n liderando un equipo de investigaci\u00f3n que se est\u00e1 desarrollando un nuevo tipo de nanodispositivo para los microprocesadores inform\u00e1ticos que puede imitar el funcionamiento de una sinapsis biol\u00f3gica -el lugar del cuerpo en el que una se\u00f1al pasa de una c\u00e9lula nerviosa a otra-. El trabajo aparece en\u00a0Nature Materials<\/em>.<\/p>\n

Este tipo de computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica en el que los microprocesadores se configuran como el cerebro humano es una de las tecnolog\u00edas inform\u00e1ticas transformadoras m\u00e1s prometedoras actualmente en estudio.<\/p>\n

\"\"J. Joshua Yang y Qiangfei Xia son profesores en el departamento de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica en la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad de Massachusetts Amherst. Yang describe la investigaci\u00f3n como parte de una colaboraci\u00f3n para desarrollar un nuevo tipo de dispositivo\u00a0memristivo.<\/p>\n

Los dispositivos memristivos, explica la universidad en una\u00a0nota, son interruptores de resistencia el\u00e9ctrica que pueden alterar su resistencia seg\u00fan el historial de tensi\u00f3n aplicada y de corriente. Estos dispositivos pueden almacenar y procesar informaci\u00f3n y ofrecen varias caracter\u00edsticas clave de rendimiento que superan a la tecnolog\u00eda de circuitos integrados convencional.<\/p>\n

\u00abLos memristores se han convertido en el principal candidato para permitir la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica mediante la reproducci\u00f3n de las funciones biol\u00f3gicas de las sinapsis y neuronas en un sistema de redes neuronales, al tiempo que proporcionan ventajas en cuanto a energ\u00eda y tama\u00f1o\u00bb, dicen los investigadores.<\/p>\n

Redes Neuronales y Servidores Dedicados para IA<\/h2>\n

El desarrollo de hardware neurom\u00f3rfico busca replicar la eficiencia del cerebro humano para el procesamiento de Inteligencia Artificial y Machine Learning. A nivel comercial, el entrenamiento de algoritmos predictivos y redes neuronales requiere una capacidad de c\u00f3mputo inmensa y transferencia de datos ultrarr\u00e1pida.<\/p>\n

El alojamiento compartido no est\u00e1 dise\u00f1ado para soportar las cargas continuas de CPU y memoria que demanda el entrenamiento de IA. Para evitar bloqueos, es imperativo escalar a hardware de grado empresarial.<\/p>\n

Nuestros Servidores Dedicados en PlatiniumHost proporcionan entornos Bare-Metal ideales para ingenieros de datos. Accede a recursos exclusivos y unidades de almacenamiento NVMe en configuraci\u00f3n RAID, asegurando que tus modelos de Machine Learning se procesen sin limitaciones f\u00edsicas ni estrangulamiento de rendimiento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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