Ciudad de México, CDMX. - Neuraxon, del equipo de investigación de Qubic, ha evolucionado más de 110 configuraciones de inteligencia artificial en 500 núcleos de CPU, sin el uso de GPUs ni modelos preentrenados, alcanzando una puntuación de 0.41 en el benchmark ARC-AGI-3 del Premio ARC 2026. La búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) aplicada en esta investigación permite seleccionar automáticamente la estructura de las redes neuronales.
Este enfoque evolutivo permite que las configuraciones de Neuraxon hereden parámetros y muten, de modo que solo las más efectivas prosperen. En sus pruebas, el rendimiento de su mejor arquitectura alcanzó un resultado offline de 0.38, confirmando avances en la automatización del diseño de redes. Durante los experimentos se observó un fenómeno conocido como “la maldición del ganador”, donde los modelos exitosos en una serie de pruebas no necesariamente reproducían su éxito en nuevas condiciones de prueba.
Los investigadores planean que la siguiente versión, Neuraxon 3.0, evalúe la eficacia de los cerebros de IA en juegos desconocidos, estableciendo protocolos antes de recolectar datos. Esta metodología busca un mayor rendimiento en situaciones imprevistas.
El código de Neuraxon y los cerebros evolucionados se encuentran disponibles públicamente en GitHub y Hugging Face, promoviendo la transparencia y el avance en la inteligencia artificial. La evolución de la IA, en este contexto, articula la necesidad de integrar diseño adaptativo y aprendizaje eficiente, un cambio esencial en la forma en que se desarrollan y optimizan las redes neuronales en la actualidad.
Con información de cointribune.com