{"id":286287,"date":"2025-08-07T08:36:00","date_gmt":"2025-08-07T12:36:00","guid":{"rendered":"https:\/\/elluchador.info\/?p=286287"},"modified":"2025-08-07T08:23:52","modified_gmt":"2025-08-07T12:23:52","slug":"cientificos-chinos-desarrollan-sistema-de-computacion-neuromorfica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elluchador.info\/?p=286287","title":{"rendered":"Cient\u00edficos chinos desarrollan sistema de computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica"},"content":{"rendered":"\n<p>Investigadores del Laboratorio Estatal Clave de Inteligencia Cerebro-M\u00e1quina de la Universidad de Zhejiang, han presentado un hito en la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica: el sistema de computaci\u00f3n inspirado en el cerebro m\u00e1s avanzado hasta la fecha. Este innovador dispositivo, que replica con asombrosa precisi\u00f3n la complejidad neuronal del cerebro de un macaco, promete transformar el futuro de la inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n<p>Desarrollado en colaboraci\u00f3n con el centro de investigaci\u00f3n Zhejiang Lab, el sistema est\u00e1 compuesto por una arquitectura de 960 chips de tercera generaci\u00f3n. Cada uno de estos procesadores est\u00e1 dise\u00f1ado para albergar m\u00e1s de 2.35 millones de neuronas de picos y cientos de millones de sinapsis, lo que le permite emular de manera eficiente las redes neuronales biol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n<p>El sistema completo, integrado en 15 servidores tipo blade, posee una capacidad total de m\u00e1s de dos mil millones de neuronas y 100 mil millones de sinapsis. Lo m\u00e1s notable es su eficiencia energ\u00e9tica: consume solo 2,000 vatios, una cifra significativamente menor en comparaci\u00f3n con los superordenadores tradicionales de capacidad similar. Esta eficiencia le permite abordar tareas computacionales complejas sin un consumo desproporcionado de energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p>El equipo de investigaci\u00f3n, liderado por el investigador principal Pan Gang, ha dotado al sistema con un conjunto de instrucciones personalizado y un sistema operativo de nueva generaci\u00f3n. Estos elementos facilitan el aprendizaje en l\u00ednea y la ejecuci\u00f3n de procesos cognitivos avanzados. Seg\u00fan Pan Gang, el sistema ya se est\u00e1 aplicando en \u00e1reas como el razonamiento l\u00f3gico, la generaci\u00f3n automatizada de contenido y la resoluci\u00f3n de problemas matem\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n<p>Este avance representa un nuevo paradigma en la computaci\u00f3n, con un potencial significativo para revolucionar campos como la neurociencia, la inteligencia artificial y el desarrollo de tecnolog\u00edas cognitivas. Los investigadores conf\u00edan en que este sistema sentar\u00e1 las bases para el dise\u00f1o y la operaci\u00f3n de los sistemas inteligentes del futuro.<\/p>\n\n\n\n<p>Con informaci\u00f3n de <strong>agencias<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores del Laboratorio Estatal Clave de Inteligencia Cerebro-M\u00e1quina de la Universidad de Zhejiang, han presentado un hito en la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica: el sistema de computaci\u00f3n inspirado en el cerebro m\u00e1s avanzado hasta la fecha. 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