La «computadora termodinámica» puede imitar las redes neuronales de IA, utilizando órdenes de magnitud menos energía para generar imágenes

Los científicos han construido una "computadora termodinámica generativa" capaz de producir imágenes a partir de perturbaciones aleatorias (ruido térmico), imitando las capacidades de inteligencia artificial generativa de las redes neuronales, pero consumiendo órdenes de magnitud menos energía. A diferencia de la computación convencional que minimiza el ruido térmico, este nuevo sistema lo aprovecha. El trabajo, publicado en *Physical Review Letters*, se inspira en los modelos de difusión utilizados en IA, donde las imágenes se reconstruyen a partir del ruido. Manipulando la ecuación de Langevin, los investigadores calcularon las intensidades de acoplamiento necesarias para revertir el proceso de ruido paso a paso, generando una imagen a partir de una entrada aleatoria. Este enfoque de computación probabilística ofrece importantes ganancias de eficiencia, especialmente para problemas de optimización, y proporciona una interpretación física fundamental a un campo dominado a menudo por modelos de "caja negra", aunque la demostración actual es rudimentaria.

(Fuente：Live Science)