Te contamos quién y por qué está involucrado en ellos.
/ foto Paweł Czerwiński Unsplash¿Qué es un chip neuromórfico?
Este es un procesador cuya operación se basa en los principios de la acción del cerebro humano. Dichos dispositivos simulan el trabajo de las neuronas y sus procesos, axones y dendritas, responsables de la transmisión y percepción de datos. Las conexiones entre las neuronas se forman debido a las sinapsis, contactos especiales a través de los cuales se transmiten las señales eléctricas.
Una de las tareas de los dispositivos neuromórficos es acelerar el entrenamiento de redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de imágenes. Los sistemas de inteligencia artificial basados en esta tecnología no necesitan acceder a un repositorio masivo con datos de entrenamiento a través de la red: toda la información está contenida constantemente en neuronas artificiales. Este enfoque hace posible implementar algoritmos de aprendizaje automático localmente. Por lo tanto, se espera que los chips neuromórficos encuentren aplicaciones en dispositivos móviles, dispositivos IoT y centros de datos.
¿Por qué los ingenieros se inspiran en el cerebro humano?
Los ingenieros involucrados en el desarrollo de chips neuromórficos (hablaremos más sobre ellos más adelante), en primer lugar, tenga en cuenta las altas capacidades informáticas del cerebro humano.
Según una serie de estudios, nuestro cerebro tiene el rendimiento potencial de un exaflops. Todavía se están desarrollando supercomputadoras tradicionales de tal potencia informática: se espera que las primeras máquinas no sean anteriores a 2021 .
Al mismo tiempo, el cerebro tiene una eficiencia energética extremadamente alta, que es el segundo factor importante para aquellos involucrados en el desarrollo de sistemas neuromórficos.
/ foto jesse orrico UnsplashPor supuesto, los sistemas artificiales tienen limitaciones significativas. Las redes neuronales difieren de sus contrapartes biológicas en su incapacidad para "recordar" habilidades pasadas cuando aprenden una nueva tarea. Un algoritmo entrenado para reconocer perros no puede distinguir entre personas. Pero los expertos de este campo esperan que los chips neuromórficos abran nuevas oportunidades para entrenar redes neuronales multitarea y resolver problemas similares.
Los primeros chips neuromórficos
Los primeros intentos de crear neuronas artificiales se
hicieron en los años 60 del siglo pasado. Entonces, uno de los futuros inventores del microprocesador
Ted Hoff (Ted Hoff), junto con el profesor de Stanford Bernard Widrow (Bernard Widrow)
creó una red neuronal de
un solo nivel basada en
memistors : resistencias electroquímicas con función de memoria. Se cree que este desarrollo sentó las bases para la ingeniería neuromórfica.
En los años 80,
el ingeniero de
Carver Mead sugirió usar transistores como componentes analógicos en lugar de interruptores digitales. En los años 90, un equipo dirigido por Mead introdujo una sinapsis artificial capaz de almacenar información durante mucho tiempo, y un procesador neuromórfico basado en
transistores de puerta flotante .
Al mismo tiempo, el presidente de Estados Unidos, George W. Bush, anunció el comienzo de la "
Década del Cerebro " y pidió el patrocinio de programas destinados a estudiar este órgano. Todo esto dio un impulso al desarrollo de la
neuroinformática y
la neurobiología computacional y condujo a la creación de infraestructura para un mayor estudio del tema.
En los últimos diez años, el conocimiento humano sobre el trabajo del cerebro ha alcanzado nuevas alturas. Desde 2013, Suiza ha estado desarrollando el
Proyecto Cerebro Humano (HBP). En el mismo año, Estados Unidos lanzó la
Iniciativa BRAIN . Estas iniciativas han tenido un gran impacto en el campo de los sistemas de inteligencia artificial y han dado lugar a la aparición de nuevas tecnologías neuromórficas.
Lo que se está desarrollando hoy
Hoy, se están creando neurochips en IBM. En 2008, los ingenieros de la compañía, con el apoyo de DARPA, participaron en el programa SyNAPSE, que desarrolló arquitecturas informáticas distintas a las de von Neumann. Durante tres años, IBM logró desarrollar un núcleo con 256 neuronas artificiales (cada una de ellas tenía 256 sinapsis). Tres años más tarde, la compañía presentó el procesador
TrueNorth , que consta de 4096 núcleos de este tipo, más de un millón de neuronas. Y ya se usa en tareas de
reconocimiento de gestos y
reconocimiento de voz . Los desarrolladores de la compañía dicen que los sistemas informáticos basados en TrueNorth podrán simular con éxito el cerebro del gato. Sin embargo, varios expertos
consideran que tales declaraciones son una clara exageración.
Otra importante empresa de TI que desarrolla sistemas informáticos neuromórficos es Intel. El año pasado presentaron el chip Loihi.
Contiene 128 núcleos neuromórficos, cada uno de los cuales simula 1024 neuronas. Puede programar el procesador utilizando una API escrita en Python. Las primeras copias de estos dispositivos ya se han enviado a los centros de datos de varias universidades líderes para realizar pruebas en tareas reales.
Hablando de universidades, los ingenieros de la Universidad de Manchester también están trabajando en chips neuromórficos. El año pasado, presentaron la arquitectura
SpiNNaker , que consta de un
millón de núcleos capaces de emular el funcionamiento de
cien millones de neuronas . Esta instalación consume 100 kW. Puede programar una computadora usando
el lenguaje PyNN . Hasta la fecha, la máquina se utiliza para simular los procesos que ocurren en el cerebro del ratón.
A pesar del progreso de los últimos años, podemos decir que el hierro neuromórfico se encuentra en las primeras etapas de su desarrollo. Las tareas que plantean los sistemas de inteligencia artificial se basan principalmente en el reconocimiento de objetos. Sin embargo, los representantes de la industria de TI están convencidos de que en el futuro, el hardware neuromórfico permitirá simulaciones completas y abrirá capacidades informáticas completamente nuevas.
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