Zer gertatuko litzateke adimen artifizialak gauzak azkarrago edo fidagarriago gogoratuko balitu? Nazioarteko azterlan berri batek Adimen Artifizialaren memoria mota berritzaile bat sartu du, erronkari datu gehiagorekin heldu beharrean, geometriarekin heltzen diona.
BCAM - Matematika Aplikatuko Euskal Zentroko ikertzaile talde batek, Araya Inc.-ek, Sussex-eko Unibertsitateak eta Kyotoko Unibertsitateak ‘Sare Neuronal Kurbatuak’ izeneko Adimen Artifizial eredu berriak garatu dituzte.Nature Communications-en argitaratutako bere aurkikuntzak erakusten du AAk "pentsatzen" duen "espazioa" deformatzeak memoriarako sarbide leherkorra sor dezakeela, giza burmuineko inspirazio-une baten antzeko efektua.
AAren sistema tradizionalak konexio sinple samarretan oinarritzen dira, banan-banan egindako elkarrizketen antzekoak, "baina giza garunak interakzio aberats eta multifazetikoekin jarduten du, non seinale askok aldi berean elkarri eragiten dioten", adierazi du Miguel Aguilera doktoreak (Ikerbasque ikertzailea eta Junior Leader de la Caixa BCAM-n).
Horren berri emateko, ekipoak geometria kurbatua sartu zuen IAren ereduetan, memoria-prozesu konplexuagoak eta errealistagoak ahalbidetuz, gainkarga konputazional gehigarririk gabe.
Taldearen Sare Neuronal Kurbatuek funtsezko hiru ezaugarri erakutsi zituzten:
- Memoriaren berreskuratze leherkorra: sistemak erraz salto egin dezake memoria biltegiratu batera, etengailu bat piztuko balitz bezala.
- Autodoikuntza bidezko adimena: AAk automatikoki doitzen du bere "ikuspegia" gogoratzean, erantzuna bizkortuz.
- Errore gutxiago, edo ahalmen handiagoa: Doikuntza-parametro bakar batek sistemari memoriaren potentziaren eta zehaztasunaren artean orekatzeko aukera ematen dio.
"Propietate horiek ez daude modu zurrunean kodetuta; berez, ereduaren geometria kurbatik sortzen dira", adierazi du Pablo A. Morales doktoreak Araya Inc.en.
Aurkikuntza horrek AAko sistema egokitzaileagoak, eraginkorragoak eta ulerterrazagoak ekar ditzake, gaur egungo "kutxa beltz" ereduetatik abiatuta aurrerapen handia, boteretsuak baina azaltzeko zailak baitira. "Adibide sinesgarria da geometriak eta fisikak nola gida ditzaketen aurrerapenak adimen natural zein artifizialean", adierazi du Sussexeko Unibertsitateko Fernando E. Rosas doktoreak. "Lan honek garunek eta makinek informazioa modu eraginkorrean nola gorde eta berreskuratu dezaketen pentsatzeko modu berriak irekitzen ditu".
Hideaki Shimazaki Profesoreak, Kyotoko Unibertsitateko Profesor Elkartuak, gaineratu duenez, "ideia sinple bat bezala hasi zena: geometria kurbatua erabiltzea sare neuronaletan, elkarlanerako bidaia sakon batean garatu zen. Aurkikuntzak, zalantzarik gabe, AAren etorkizunari lagunduko dio".
Ikerketak bide berriak irekitzen ditu garunean, neurozientzian eta baita hurrengo belaunaldiko robotikan ere inspiratutako konputaziorako, memoria bera hobeto ulertzeko tresnak eskainiz, bai adimenetan, bai makinetan.
Artikulurako esteka: // DOI: s41467-025-61475-w
.png)
