Computación hiperdimensional (HDC)

¿Qué es la computación hiperdimensional?

La computación hiperdimensional es un nuevo enfoque del procesamiento de la información que utiliza vectores matemáticos de alta dimensión para representar y manipular la información en lugar de los tradicionales 0 y 1 del código máquina.

Este enfoque, que busca hacer más eficiente la codificación, el procesamiento y el almacenamiento de datos, es un campo de estudio emergente con un potencial prometedor para aplicaciones en el modelado cognitivo, el aprendizaje automático (“machine learning” o “ML“), el procesamiento del lenguaje natural (“natural language processing” o “NLP“) y la robótica.

Techopedia explica

En matemáticas, un vector es una colección ordenada de valores, y la dimensión de un vector corresponde al número de elementos que contiene (en este contexto, una dimensión es un atributo, característica o valor específico asociado al vector).

Los vectores hiperdimensionales, que tienen un gran número de dimensiones, tienen el potencial de capturar patrones y relaciones de datos complejos con más precisión que la computación binaria tradicional en determinados contextos, dependiendo de los algoritmos y técnicas empleados.

Cómo funciona la computación hiperdimensional

Un vector es una lista de números que describen algo. Los números, que pueden ser positivos o negativos, pueden sumarse, restarse y combinarse de distintas formas para analizar las relaciones entre distintos vectores.

La computación hiperdimensional aprovecha los conceptos de ligadura y superposición para simplificar el análisis.

La ligadura es el proceso de combinar diferentes características para crear una representación que codifique todas las características al mismo tiempo. La superposición es un proceso que combina dos hipervectores para crear una nueva representación que capte la relación entre los vectores originales.

Las arquitecturas simbólicas vectoriales (“Vector Symbolic Architectures” o “VSA“) proporcionan un marco matemático para codificar y procesar el conocimiento simbólico.

Por qué es importante la computación hiperdimensional

La potencia de las representaciones de características de la computación hiperdimensional la convierten en un área importante de investigación y desarrollo (I+D) computacional por varias motivos:

  • La computación hiperdimensional permite captar relaciones complejas y patrones matizados en los datos de forma más eficaz que las representaciones binarias tradicionales, ya que cada dimensión puede representar diferentes aspectos o características de los datos.
  • Este enfoque se inspira en procesos cognitivos y neuronales. Puede proporcionar a los investigadores más información sobre cómo el cerebro humano maneja conceptos complejos como la memoria, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje.
  • Este enfoque puede acomodar mejor información faltante que la computación binaria, ya que los pequeños errores en los componentes individuales tendrán un impacto mínimo en la representación global.
  • Las operaciones vectoriales como la suma, la resta y la multiplicación pueden realizarse en paralelo, lo que hace que los cálculos hiperdimensionales sean altamente escalables.
  • Los fundamentos de la computación hiperdimensional pueden adaptarse y personalizarse para adecuarse a aplicaciones y casos de uso específicos.

Ventajas

Los vectores hiperdimensionales pueden codificar una gran cantidad de información de forma concisa, lo que reduce los requisitos de memoria y permite un almacenamiento y una recuperación de información más eficientes.

Esta eficiencia es especialmente útil en escenarios en los que los recursos computacionales son limitados o en aplicaciones que implican el procesamiento de datos a gran escala.

La computación hiperdimensional ofrece varias ventajas potenciales que pueden mejorar los sistemas de inteligencia artificial (IA) y hacerlos más eficientes.

Al codificar la información en espacios de alta dimensión, este nuevo enfoque del tratamiento de la información puede captar relaciones complejas entre puntos de datos y generalizar bien a ejemplos no vistos.

Esta capacidad es especialmente beneficiosa cuando los datos de entrenamiento para afinar un modelo base son limitados.

El futuro de la computación hiperdimensional

El futuro de la computación hiperdimensional presenta un prometedor potencial de avances y aplicaciones en muchos campos de estudio. Entre las posibles direcciones y áreas de interés se incluyen:

  • Capturar complejas relaciones y correlaciones de datos de sensores en el Internet de las Cosas (“the Internet of Things” o “IoT“) y proporcionar una representación unificada de datos de sensores de múltiples fuentes;
  • Mejorar el matiz en el modelado del lenguaje, la comprensión semántica, el análisis de sentimientos, la traducción automática y otras operaciones de IA generativa;
  • Ayudar a los robots a percibir e interpretar datos sensoriales sobre su entorno y a tomar decisiones;
  • Analizar datos de sensores médicos para detectar anomalías, predecir enfermedades o identificar patrones indicativos de afecciones específicas;
  • Identificar patrones sofisticados de ciberataques que pueden pasar desapercibidos con los enfoques tradicionales.

Computación hiperdimensional frente a computación cuántica

Algunos expertos creen que la computación hiperdimensional podría servir de puente entre la informática clásica y la cuántica.

  • La computación hiperdimensional se inspira en la forma en que el cerebro humano procesa la información. Se cree que el cerebro utiliza procesos similares a los cuánticos para almacenar y procesar información, por lo que la computación hiperdimensional podría proporcionar una forma de simular estos procesos en un ordenador convencional.
  • Tanto la computación hiperdimensional como la cuántica utilizan vectores de alta dimensión para representar la información. Esto significa que comparten algunos de los mismos fundamentos matemáticos, lo que podría facilitar el desarrollo de sistemas híbridos que combinen los puntos fuertes de ambos enfoques.

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Margaret Rouse

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…