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Red eléctrica de autoaprendizaje

30.03.2022

Científicos de la Universidad de Pensilvania han descubierto un nuevo enfoque para el aprendizaje automático. Un circuito eléctrico convencional aprendió a reconocer las flores por el tamaño de sus pétalos por sí solo.

Un equipo de científicos dirigido por el físico Samuel Dillavu armó una pequeña red eléctrica conectando aleatoriamente 16 resistencias. Los investigadores establecen el voltaje para ciertos nodos de entrada y leen los nodos de salida. Al ajustar las resistencias por sí sola, la red ha aprendido a producir los datos deseados para un conjunto dado de valores de entrada.

"La red se ha configurado para realizar muchas tareas sencillas de IA”, dice Dillavu. "Por ejemplo, puede distinguir entre tres tipos de flores de iris con más del 95 % de precisión en función de cuatro parámetros: la longitud y el ancho de los pétalos. y sépalos".

Para el aprendizaje automático de IA, por regla general, se utilizan redes neuronales artificiales. Tales redes normalmente existen solo en la memoria de la computadora. Una red neuronal consta de puntos o nodos, cada uno de los cuales puede tomar un valor de 0 a 1, conectados por aristas. Cada arista tiene su propio peso dependiendo de los valores en los nodos. Al entrenar un sistema de este tipo, es necesario ajustar el peso de los bordes para obtener el resultado deseado.

"Este es un problema de optimización complejo que aumenta significativamente con el tamaño de la red y requiere una gran cantidad de recursos informáticos", señala Dillavu. "La situación se complica por el hecho de que todos los bordes deben afinarse al mismo tiempo".

Para solucionar este problema, los físicos buscaron sistemas que pudieran sintonizarse sin cálculos externos. Los científicos construyeron dos redes idénticas una encima de la otra. En una red cerrada, aplicaron voltaje y fijaron los valores deseados en los elementos de salida. En una red abierta, solo se estableció el voltaje a través de la resistencia de entrada.

El sistema ajustó la resistencia entre los resistores de las dos redes según la diferencia de tensión entre nodos idénticos en cada una de ellas. Durante varias iteraciones, estos ajustes alinearon todos los voltajes en todas las resistencias en las dos redes. El sistema ha aprendido a producir la salida correcta para los valores de entrada dados.

"Esta configuración requiere poca computación”, dice Dillavu. "El sistema solo necesita comparar la caída de voltaje a través de las resistencias correspondientes en las redes cerradas y libres usando un comparador. Nuestro trabajo demuestra la posibilidad fundamental de una nueva forma de aprendizaje automático que no no requieren grandes cálculos".

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Una entrada de audio autoajustable y una entrada de multiplexor estéreo 3:1 también ayudan a reducir el tamaño y el costo del sistema. Además, el MAX9729 utiliza los últimos circuitos de reducción de ruido y crujidos de Maxim Integrated Products, que elimina el ruido audible durante el encendido y apagado de la fuente de alimentación. El circuito de refuerzo de respuesta de frecuencia de audio mejora la calidad de reproducción cuando se utilizan auriculares económicos.

El circuito de control de volumen incorporado tiene 32 niveles discretos de control y utiliza una función de suavizado para garantizar cambios de volumen suaves al apagar y seleccionar una entrada. Ocho modos diferentes de programación de ganancia máxima permiten que las señales de entrada se reproduzcan en una amplia gama de niveles.

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