Definición: ¿Qué significa Liquid State Machine (LSM)?
Una máquina de estado líquido (LSM) es un modelo o sistema de aprendizaje automático que forma parte de una serie de modelos de redes neuronales particulares. Estos modelos se basan en diseños tradicionales para introducir formas nuevas e innovadoras de procesar información. Al igual que otros tipos de redes neuronales, las máquinas de estado líquido y estructuras similares se basan en la neurobiología del cerebro humano.
Techinfo explica Liquid State Machine (LSM)
Para comprender realmente qué es una máquina de estado líquido, es importante comprender el tipo de programa de aprendizaje automático al que pertenece. Estos tipos de aprendizaje automático a veces se denominan redes neuronales de "tercera generación", y muchos expertos se refieren a las redes neuronales "spiking" para ilustrar cómo funcionan. La red neuronal de picos, que utiliza muchos de los mismos modelos que una máquina de estado líquido, agrega una propiedad de tiempo a los elementos sinápticos y neuronales.
En un modelo de máquina de estado líquido, la evaluación del aumento de la actividad neuronal conduce a un patrón espacio-temporal de activación de la red neuronal. Este es un tipo recurrente de red neuronal, por lo que ciertos tipos de memoria se conservan durante todo el proceso.
Otra pista sobre la naturaleza de una máquina de estado líquido tiene que ver con el nombre de este tipo particular de red neuronal de picos.
La idea es que dejar caer una piedra u otro elemento sólido en un cuerpo de agua o algún otro líquido produce ondas en la superficie y actividad debajo de la superficie, que se pueden evaluar para comprender qué está sucediendo en el sistema. De la misma manera, los humanos pueden evaluar las operaciones de una máquina de estado líquido para comprender mejor cómo modela la actividad del cerebro humano. Sin embargo, una cosa importante a tener en cuenta es que las máquinas de estado líquido tienen algunas debilidades o desafíos particulares. Uno de ellos es que se vuelve muy difícil observar realmente el trabajo computacional e imposible realizar ingeniería inversa del sistema porque hay reglas menos estrictas en el proceso en sí. Los expertos señalan que en una máquina de estado líquido, los circuitos no están codificados para realizar tareas específicas y, debido a la versatilidad del sistema y su diseño, hay menos control sobre el proceso de la red neuronal en general.