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Nature publica una prueba de aprendizaje con dispositivos espintrónicos
El experimento combina cinco neuronas físicas y software; las redes más profundas se evaluaron en simulación.
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Lo esencial
- El experimento combina cinco neuronas físicas y software; las redes más profundas se evaluaron en simulación.
- La revista difundió una primera versión aceptada del estudio.
Aprender a partir de la respuesta del dispositivo
Nature Communications publicó un estudio del Laboratorio Ibérico Internacional de Nanotecnología y universidades de Portugal e Italia sobre entrenamiento con uniones de túnel magnético. El trabajo, adelantado en un preprint de marzo, utiliza pares de dispositivos para estimar cómo cambia su respuesta eléctrica y aprovechar esa información durante el aprendizaje.
Cinco neuronas físicas y control por software
El equipo obtuvo un 93,3% de exactitud de validación al clasificar el conjunto Iris con cinco neuronas físicas y un programa de entrenamiento en LabVIEW. Los gradientes se caracterizaron previamente y las respuestas se midieron durante el entrenamiento. Las redes más profundas y el reconocimiento de dígitos se probaron mediante simulaciones: el experimento todavía conserva un componente de cálculo y control en software.