
LinOSS es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por el MIT que toma inspiración del cerebro humano y la física para mejorar la predicción de secuencias largas y complejas. Fue creado por T. Konstantin Rusch y Daniela Rus del laboratorio CSAIL del MIT. LinOSS se basa en el principio de osciladores armónicos forzados y puede aprender cualquier relación lógica entre causa y efecto. Fue sometido a pruebas y superó a otros modelos, incluyendo al popular modelo Mamba, con una precisión de hasta dos veces mayor en algunos casos. Fue seleccionado para una presentación oral en la conferencia ICLR 2025.