Los autores de ciencia ficción y las megacorporaciones de tecnología moderna están de acuerdo en una cosa: la inteligencia artificial es el futuro. Todos, desde Google hasta Facebook, están diseñando redes neuronales artificiales para abordar grandes problemas como la visión por computadora y la síntesis del habla. La mayoría de estos proyectos utilizan hardware de computadora existente, pero Intel tiene algo importante en el camino. El fabricante de chips ha anunciado el primer procesador de red neuronal dedicado, el procesador de red neuronal Intel Nervana (NNP). Una red neuronal está diseñada para procesar datos y resolver problemas de una manera que es más como un cerebro. Consisten en capas de neuronas artificiales que procesan entradas y pasan los datos por la línea a la siguiente neurona en la red. Al final, tiene una salida que está informada por todas las transformaciones aplicadas por la red, que es más eficiente que la computación de la fuerza bruta. Estos sistemas pueden aprender con el tiempo mediante el entrenamiento con grandes lotes de datos. Así es como Google perfeccionó la red AlphaGo que logró derrotar a los mejores jugadores Go humanos del mundo. El Nervana NNP está diseñado desde cero con este tipo de computación en mente. Esto es lo que se conoce como un circuito integrado específico de la aplicación (ASIC), por lo que no es útil para tareas generales de computación. Sin embargo, si está intentando ejecutar o entrenar una red neuronal, Nervana podría ser muchas veces más rápido que el hardware existente. Nervana será experta en la multiplicación de matrices, las convoluciones y otras operaciones matemáticas utilizadas en las redes neuronales. Curiosamente, no hay caché en el chip como lo encontrarías en una CPU. En cambio, Nervana utilizará un sistema de gestión de memoria definido por software, que puede ajustar el rendimiento según las necesidades de la red neuronal. Intel también ha implementado su propio formato numérico llamado Flexpoint. Esto es menos preciso que las matemáticas enteras normales, pero Intel dice que no hay problema para las redes neuronales. Son naturalmente resistentes al ruido y, en algunos casos, el ruido en los datos puede incluso ayudar a entrenar las neuronas. La menor precisión también ayuda a mejorar el chip en la computación paralela, por lo que la red general puede tener un mayor ancho de banda y menor latencia. Intel no está solo en su afán por acelerar las redes neuronales. Google ha desarrollado silicio basado en la nube llamado Unidades de procesamiento Tensor, y Nvidia está impulsando sus GPU como una solución al procesamiento de redes neuronales. Facebook se ha incorporado al hardware de Intel e hizo algunas aportaciones al diseño. Intel dice que Nervana NNP se enviará a fines de 2017.
Por primera vez, los investigadores han realizado una versión del famoso experimento de doble rendija con partículas de antimateria. El experimento de doble rendija demuestra uno de los principios fundamentales de la física cuántica: las partículas puntuales también son ondas. En la versión estándar del experimento, las partículas viajan a través de un par de rendijas en una barrera sólida. En una pantalla en el otro lado, aparece un patrón de interferencia típico de las ondas. Las crestas y valles que surgen de cada ranura se refuerzan entre sí o se cancelan entre sí cuando se superponen, creando bandas alternas de alta y baja densidad de partículas en la pantalla. Este tipo de experimento ha revelado la dualidad onda-partícula de fotones, electrones, átomos e incluso moléculas grandes ( SN: 11/20/10, p. 20 ). Pero es muy difícil generar un haz fuerte y uniforme de antipartículas para hacer el experimento con antimateria. Ahora, un nuevo experimento de estilo de
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