Futuro de las redes neuronales artificiales. Crédito: Patrones (2025). Doi: 10.1016/j.patter.2025.101231
Una nueva investigación del Instituto Politécnico Rensselaer (RPI) podría ayudar a dar forma al futuro de la inteligencia artificial al hacer que los sistemas de IA sean menos intensivos en recursos, de mayor rendimiento y diseñados para emular el cerebro humano. La investigación se publicó en patrones, titulada “Dimensionalidad y dinámica para las redes neuronales de próxima generación”.
A medida que los modelos de IA crecen cada vez más, también lo hacen sus costos y limitaciones. Los investigadores de RPI y la Universidad de la Ciudad de Hong Kong ofrecen una solución potencial: en lugar de expandirse hacia afuera con más capas y datos, proponen la construcción de la estructura interna que refleja una red neuronal biológica 3D e incorpora bucles recursivos para mejorar la introspección de la red.
Esta dimensión y bucle vertical permiten que las redes neuronales artificiales procesen la información de manera más efectiva y eficiente, potencialmente transformando la capacidad de la IA para aprender y adaptarse en dimensiones 3D y superiores.
“Este nuevo marco de IA no solo aumenta la eficiencia, sino que también desbloquea oportunidades prácticas”, dijo Wang. “Esta investigación podría ser un paso crucial para impulsar los avances en las redes neuronales artificiales de próxima generación, muy relevante para la atención médica y la educación, mientras allanan el camino para obtener más información sobre cómo funciona el cerebro humano”.
Al introducir una dimensión vertical de “altura” y bucles de retroalimentación que permiten que las redes neuronales artificiales se relacionen, refleen y refinen los resultados, las nuevas ideas de diseño podrían hacer que los modelos de IA sean mucho más inteligentes, lo que lleva a implicaciones potencialmente importantes.
Hacer más con menos recursos podría ayudar a expandir el acceso a tecnologías de IA avanzadas, reducir la huella ambiental de la capacitación masiva de modelos y permitir más aplicaciones en tiempo real, desde robótica hasta medicina personalizada.
Una de esas aplicaciones se encuentra en la neurociencia, donde las redes neuronales inspiradas en el cerebro podrían ayudar a los científicos a comprender mejor la cognición e incluso descubrir nuevas pistas sobre trastornos neurológicos como el Alzheimer y la epilepsia.
“Este marco no se trata solo de una IA más inteligente, se trata de IA más sostenible, accesible y explicable”, dijo Wang. “Y puede ayudarnos a aprender más sobre nuestros propios cerebros en el camino”.
El estudio de colaboración fue dirigido por GE Wang, Ph.D., Clark & Crossan, presidente y director del Centro de Imágenes Biomédicas en Rensselaer, y Fenglei Fan, Ph.D., ex Ph.D. de Wang. Estudiante y actual profesor asistente en la Universidad de la Ciudad de Hong Kong.
Este trabajo se basa en el liderazgo de larga data de RPI en la investigación de IA. A través de iniciativas importantes como la colaboración de investigación de IA con IBM y el futuro del Instituto de Computación, los investigadores de RPI están desarrollando tecnologías de IA de vanguardia que están diseñadas no solo para satisfacer las necesidades humanas, sino para redefinirlas.
Desde avanzar en la colaboración de la máquina humana hasta explorar la computación inspirada en el cerebro, RPI se compromete a dar forma al futuro de la IA.
Más información: GE Wang et al, Dimensionalidad y dinámica para redes neuronales artificiales de próxima generación, patrones (2025). Doi: 10.1016/j.patter.2025.101231
Proporcionado por el Instituto Politécnico Rensselaer
Cita: Repensionando la IA: los investigadores proponen un enfoque más efectivo y humano (2025, 13 de junio) Consultado el 13 de junio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-06-rethinking-ai-efective-human-poch.html
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