En un avance significativo para la computación en el borde, investigadores del MIT han creado una sinapsis artificial autoalimentada que podría revolucionar la forma en que la IA procesa datos visuales en dispositivos cotidianos.
El descubrimiento, anunciado el 2 de junio de 2025, aborda uno de los desafíos más persistentes en la visión artificial: los considerables recursos computacionales y energéticos que tradicionalmente se requieren para procesar información visual. Al imitar la arquitectura neuronal del cerebro humano, la sinapsis artificial del MIT puede realizar tareas sofisticadas de reconocimiento visual consumiendo solo una fracción de la energía que necesitan los sistemas convencionales.
"Los sistemas tradicionales de visión artificial enfrentan un gran problema: procesar enormes cantidades de datos visuales requiere una cantidad considerable de energía, almacenamiento y recursos computacionales", explica el equipo de investigación. Esta limitación ha dificultado históricamente la implementación de capacidades de reconocimiento visual en dispositivos de borde como teléfonos inteligentes, drones y vehículos autónomos.
A diferencia de las sinapsis artificiales optoelectrónicas convencionales que requieren fuentes de energía externas, la sinapsis propuesta por el MIT genera su propia electricidad mediante conversión de energía. Esta capacidad de autoalimentación la hace especialmente adecuada para aplicaciones de computación en el borde, donde la eficiencia energética es crucial.
El sistema puede distinguir colores con una precisión notable en todo el espectro visible y permite realizar funciones lógicas basadas en longitudes de onda de la luz. Esta innovación abre el camino para una visión artificial de alto rendimiento y bajo consumo en dispositivos de borde como teléfonos inteligentes, wearables y vehículos autónomos.
Este desarrollo llega en un momento crítico, ya que la industria tecnológica impulsa los límites de la IA hacia el borde de la red para aprovechar plenamente el potencial del big data. La computación en el borde ha surgido como un concepto prometedor para soportar aplicaciones de IA que requieren gran capacidad de cómputo en dispositivos periféricos. La Inteligencia en el Borde o Edge AI—la combinación de IA y computación en el borde—permite desplegar algoritmos de aprendizaje automático directamente en el dispositivo donde se genera la información, potencialmente brindando inteligencia artificial a cada persona y organización desde cualquier lugar.
Esta innovación del MIT podría expandir drásticamente las capacidades de la IA en entornos con recursos limitados, permitiendo una nueva generación de dispositivos inteligentes capaces de ver y comprender el mundo que los rodea sin depender de la conectividad a la nube ni de grandes baterías.