El enfoque de los investigadores chinos permite entrenar el modelo utilizando volúmenes de datos significativamente más bajos.
Imagen ilustrativaUnsplash / Igor Omilaev
actualidad.rt.com
8 sep 2025 23:07 GMT
Un equipo de investigadores del Instituto de Automatización de la Academia de Ciencias de China ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial completamente distinto a los actuales, como ChatGPT, que utilizan la arquitectura Transformer. Bautizado como SpikingBrain-1.0, se basa en neuronas artificiales que imitan el comportamiento de las del cerebro humano.
A diferencia de los modelos de IA convencionales, basados en Transformer —una arquitectura que requiere de enormes cantidades de datos, redes gigantescas y consumo energético intensivo—, SpikingBrain-1.0 propone un enfoque completamente distinto. Su funcionamiento se basa en neuronas de impulsos, que replican más fielmente el modo en que las neuronas humanas transmiten información.
Este enfoque permite entrenar el modelo utilizando volúmenes de datos significativamente más bajos. Según sus creadores, SpikingBrain-1.0 logró resultados comparables a los de otros modelos de código abierto en tareas de comprensión del lenguaje y razonamiento, usando solo 2 % de los datos de preentrenamiento que requirieron los modelos tradicionales.
Uno de los avances más llamativos del modelo es su impresionante velocidad de inferencia. En una de sus variantes, SpikingBrain logró acelerar 26,5 veces la generación de un primer token desde un contexto de un millón de tokens, en comparación con las arquitecturas Transformer. Este rendimiento lo hace especialmente eficiente para analizar secuencias ultra largas, como documentos legales o médicos, simulaciones de física de partículas y secuencias genéticas.
"Una nueva generación de inteligencia artificial"
Xu Bo, director del Instituto de Automatización, afirmó que el nuevo modelo de IA "abre una vía técnica no basada en Transformer para el desarrollo de una nueva generación de inteligencia artificial". También señaló su potencial para inspirar el diseño de chips neuromórficos de bajo consumo energético, una tecnología clave para el futuro de la IA sostenible.
No es la primera vez que los investigadores del instituto chino exploran el potencial del cerebro humano como modelo. El año pasado, en colaboración con científicos suizos, presentaron Speck, un chip neuromórfico que consume apenas 0,42 milivatios en reposo, lo que significa que casi no gasta energía cuando no recibe estímulos. El cerebro humano, con toda su complejidad, opera con solo 20 vatios, una fracción del consumo de las actuales infraestructuras de IA.
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