Computación Neuromórfica
Harvey Rosas, Ph.D. Principal Data Scientist Prevsis
La computación neuromórfica es un nuevo paradigma de cómputo que busca actualizar el modelo de computación actual, por uno más parecido a cómo funciona el cerebro humano. Actualmente, los procesadores que existen en los teléfonos celulares y computadores, funcionan en una arquitectura basada en miles de millones de transistores. El proceso de miniaturización necesario para tener estas maravillas tecnológicas ha seguido una afirmación conocida como la “ley de Moore”. Esta afirma que el número de transistores en un chip se duplicará cada dos años, mientras que su costo se reduce a la mitad. Es por esto que, frecuentemente, vemos mayor capacidad de cómputo y almacenamiento muchas veces por menor precio. Pero desde hace un tiempo, se había notado que este proceso no era sostenible, principalmente, por el consumo energético que requiere.
Hoy, los procesadores pueden hacer tareas increíbles, operaciones muy complejas y sofisticadas. Pero requieren de mucha energía y no son eficientes, ya que mucha de esa energía termina perdiéndose en forma de calor. Por otro lado, el cerebro puede hacer muy fácilmente tareas como reconocer un rostro, una melodía o escribir un mensaje de texto. A su contraparte, una red neuronal artificial, le costaría mucho tiempo y energía completar solo alguna de esas tareas. La idea detrás de la computación neuromófica es hacer procesadores que sean más parecidos a cómo funciona el cerebro, donde las neuronas no requieren de un espacio reservado de memoria independiente de las unidades de procesamiento y donde todo el cómputo ocurre simultáneamente.
Si deseamos que los computadores puedan hacer cada vez más tareas como lo hace el cerebro, se requiere de más poder computacional. Pero si la promesa de la inteligencia artificial se cumple, entonces, se podrá disponer de equipos de bolsillo capaces de procesar muchísima información, de entender lo que se dice, de reconocer las situaciones y el contexto donde ocurren, de predecir lo que se quiere o se necesita. Las aplicaciones de este tipo de tecnología transcienden todo tipo de industria: desde la salud, en apoyo a los médicos para el diagnóstico en tiempo real mientras se realiza un examen, pasando por tecnología integrada en vehículos para la asistencia en conducción, hasta la automatización de los centros de llamadas especializados.
En Chile existen los recursos, humanos y técnicos, para desarrollar e implementar esta tecnología. Si bien el desarrollo de tecnología a escala comercial es algo que requeriría grandes inversiones en infraestructura, la computación neuromórfica es increíblemente amplia. No solo está acotada a la investigación en elementos computacionales, sino también en el estudio de materiales y, particularmente, en la comprensión de cómo funciona el cerebro humano. Aún más, en ese sentido, Chile ha contribuido, y sigue contribuyendo, en la generación de nuevo conocimiento que permite revelar poco a poco, los grandes misterios que aún guardan en su funcionamiento las neuronas cerebrales.
Hay muchos desafíos y lo más emocionante es que como cualquier avance científico, cada vez que se responde una pregunta, surgen muchas más. Otro: el desarrollo y comprensión de las bondades de nuevos materiales, en particular para modelar el flujo continuo de información. Asimismo, los modelos teóricos que logren maximizar el potencial de abandonar en lenguaje binario (de ceros y unos) que tienen actualmente los procesadores y proponer esquemas basados en redes neuronales en una arquitectura más parecida a cómo las neuronas biológicas funcionan en realidad. En otras palabras, modelos capaces de aprender y recordar simultáneamente. Y lo que no es menor, seguir descubriendo lo que falta para entender el funcionamiento a todo nivel del cerebro humano.
Equipo Prensa
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