Ley de Moore

Propuesta:

Hace referencia a la observación realizada por Gordon Moore en 1965, según la cual el número de transistores en un chip se duplica aproximadamente cada dos años, incrementando exponencialmente la capacidad de procesamiento de los dispositivos electrónicos.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, este crecimiento ha impulsado avances significativos, permitiendo el desarrollo de modelos más complejos y demandantes en términos de potencia computacional.

La disponibilidad de hardware más eficiente, derivada de este principio, ha facilitado la creación de algoritmos más precisos y capaces de procesar grandes volúmenes de datos en menor tiempo.

Aunque algunos expertos argumentan que el ritmo de esta tendencia podría desacelerarse, su impacto histórico en el desarrollo de tecnologías de aprendizaje automático sigue siendo incuestionable.