Un nuevo estudio internacional, centrado en el campo de la memoria de la inteligencia artificial, presenta una novedosa arquitectura de memoria para IA inspirada en la geometría llamada «red neuronal curva». Esta investigación logra una recuperación explosiva de recuerdos al alterar el «espacio» en el que la IA «piensa», un efecto similar al momento de inspiración repentina en el cerebro humano, abriendo nuevos caminos para la computación neuromórfica, la neurociencia y el desarrollo de la próxima generación de robótica.
Un equipo de investigación compuesto por el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas, la empresa Araya, la Universidad de Sussex y la Universidad de Kioto ha desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial: las redes neuronales curvas. Publicado en la revista «Nature Communications», el estudio demuestra cómo, mediante la geometría de superficies curvas, se puede lograr un proceso de memoria más complejo y realista en la IA sin una carga computacional adicional. Mientras que los sistemas de IA tradicionales dependen de conexiones simples, el cerebro humano funciona mediante interacciones multidireccionales. El equipo introdujo la geometría curva precisamente para abordar esta diferencia. Las redes neuronales curvas poseen tres características clave: recuperación explosiva de recuerdos, permitiendo al sistema saltar fácilmente a recuerdos almacenados; inteligencia autorregulada, donde la IA ajusta automáticamente su «foco» durante la recuperación, acelerando la velocidad de respuesta; y menos errores, ya que un solo parámetro de ajuste puede equilibrar la capacidad de memoria con la precisión.
Pablo A Morales, de la empresa Araya, señaló: «Estas propiedades no están codificadas de forma rígida, sino que surgen naturalmente de la geometría curva del modelo». Este descubrimiento podría hacer que los sistemas de IA sean más adaptables, eficientes y comprensibles, representando un gran salto en comparación con los modelos actuales de «caja negra», que son poderosos pero difíciles de interpretar. Fernando E. Rosas, de la Universidad de Sussex, afirmó: «Esto muestra cómo la geometría y la física pueden impulsar avances tanto en la naturaleza como en la IA, abriendo nuevas formas de pensar sobre cómo el cerebro y las máquinas almacenan y recuperan información de manera eficiente». Por su parte, Hideaki Shimazaki, profesor asociado de la Universidad de Kioto, señaló que la idea inicialmente simple —utilizar geometría de superficies en redes neuronales— evolucionó hacia una colaboración profunda, y que este hallazgo contribuirá al futuro de la IA.
