La premisa de este reciente estudio se basa en que los algoritmos de inteligencia artificial se apoyan en los diversos modelos matemáticos, que son denominados redes neuronales; donde este se inspira en la estructura biológica del cerebro humano, que está compuesto por diversos nodos interconectados (neuronas).
En el momento de obtener un estímulo durante el proceso de aprendizaje, nuestro cerebro establece una reordenación de conexiones neuronales, y estos, en su condición pueden ser “preparados o entrenados” sobre una serie de datos que logran modificar su estructura interna, donde se comprueba su capacidad para realizar tareas humanas excepcionales como la interpretación de imágenes para el diagnóstico de enfermedades, reconocimiento facial, conducción de coches, entre otros.
Precisamente, un primer avance de esta premisa, fue la invención del memorresistor, donde un componente cambia su resistencia eléctrica en función del “recuerdo” de una corriente eléctrica que previamente pasó en él. De acuerdo al parecer de los pioneros de este campo en la ciencia, dicha conducta es potencialmente similar a la sinapsis neuronal (conexiones entre las neuronas del cerebro).
Por esta razón, un grupo de físicos liderado por el investigador italiano, Roberto Osellame, del Instituto de Fotónica y Nanotecnologías (IFN) y, Philip Walther, de la Universidad de Viena en Austria, en colaboración con Andrea Crespi del Politécnico de Milán; tras rigurosas investigaciones, determinaron la posibilidad de diseñar un dispositivo óptico con ciertas características funcionales similares a las del memorresistor.
Además, este también sería capaz de operar sobre estados cuánticos de luz y, que por consiguiente, podría codificar y transmitir información cuántica; un nuevo dispositivo descrito como una neurona artificial cuántica hecho con fotones.
