Investigadores de la Academia China de Ciencias presentaron SpikingBrain-1.0, un sistema de inteligencia artificial inspirado en el cerebro humano que utiliza redes neuronales de picos eléctricos para imitar la comunicación neuronal.
Desarrollado por Li Guoqi y Xu Bo, este modelo logra un rendimiento comparable a los sistemas basados en Transformers, es decir, un modelo de inteligencia artificial que aprende a comprender y generar texto similar al humano analizando patrones, como es el caso de ChatGPT, pero con solo el 2 por ciento de los datos de entrenamiento y un consumo energético significativamente menor.
De acuerdo con los investigadores, la clave de SpikingBrain radica en su arquitectura basada en neuronas de picos impulsadas por eventos, que sólo se activan cuando es necesario, logrando una mejora de velocidad de hasta 26.5 veces frente a otros modelos.
Añadieron que este enfoque permite procesar secuencias ultralargas, las cuales son ideales para aplicaciones en análisis de documentos legales, datos médicos, entre otros.
Medios internacionales indicaron que el lanzamiento de SpikingBrain-1.0 aborda preocupaciones globales sobre el alto consumo energético de la IA, ofreciendo una alternativa sostenible que podría transformar el desarrollo de sistemas inteligentes.
Aunado a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos con menos recursos, concluyeron que abre nuevas posibilidades en campos como la medicina, la genómica y la gestión de información científica, lo que lo posiciona como un referente para la creación de tecnologías más eficientes y autónomas.
Escrito por Fernanda Trujano Chavarría
Licenciada en Lengua y Literatura Hispánicas por la UAEM.