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La informática neuromórfica

Como sugiere su nombre, se trata de un desarrollo informático que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Un modelo realmente atractivo para las TI, desde hace décadas, porque ambiciona la potencia de una supercomputadora, con el tamaño de varias salas físicas repletas de procesadores, pero en el reducido espacio de un cerebro humano.

Entre sus fundamentos destaca que requiere mucha menos energía que los superordenadores equivalentes, en torno a 20 watios, frente al coloso Fugaku, que necesita 28 megawatios, o por decirlo de otra forma, un cerebro necesita alrededor del 0,00007% de la energía de este superordenador de Fujitsu. Frente a los sistemas de refrigeración que requieren los gigantes informáticos, el cerebro humano apenas necesita los saludables 36,5°C.

Es cierto que las supercomputadoras hacen cálculos concretos a gran velocidad, pero el cerebro gana en capacidad de adaptación. Es flexible. Puede concebir poesía, detectar un rostro familiar entre una multitud al instante, conducir un coche o aprender idiomas, tomar decisiones (buenas y malas) y, sobre todo, ser capaz de responder a las urgencias de cada momento.

La capacidad de discernir, tomar decisiones y solventar problemas reales es el gran atractivo para la industria tecnológica, la gran flexibilidad del razonamiento humano, su elasticidad.

La idea neuromórfica quiere abrir el camino a la informática cuántica, superar el cuello de botella del modelo von Neumann (cálculo binario), aprovechando algunas cualidades únicas del cerebro humano para abordar dilemas complejos.

Si los sistemas de von Neumann son en gran medida seriales, los cerebros procesan en paralelo a gran escala a través de las redes neuronales, con infinitas percepciones sensoriales y una sinapsis, también de referencia humana, que aloja, percibe y transmite toda la información,

Frente a las arduas tareas de cómputo, los móviles inteligentes actuales se apoyan en el Cloud para procesar señales que emiten, procesan y envían. Con los sistemas neuromórficos, esa consulta no tendría que ir y volver, se realizaría en el propio dispositivo.

La IA actual tiende a estar fuertemente basada en reglas, entrenada en conjuntos de datos hasta que aprende a generar un resultado particular. Pero no es así como funciona el cerebro humano: nuestra materia gris se siente mucho más cómoda con la ambigüedad y la flexibilidad.

Se espera que la próxima generación de inteligencia artificial pueda lidiar con algunos problemas similares al cerebro, incluida la respuesta a ciertas restricciones con una solución adaptada a ellas.

También es probable que los sistemas neuromórficos ayuden a desarrollar mejores soluciones de IA, ya que se sienten más cómodos con otros tipos de problemas, como la computación probabilística, donde los sistemas tienen que hacer frente a datos inciertos.

Además, hay otros, como la causalidad y el pensamiento no lineal, que aún están relativamente inmaduros en los sistemas neuromórficos, pero una vez que estén más establecidos, podrían expandir enormemente las posibilidades que brinda la IA.

¿Ya existe?

Sí, los académicos, algunas empresas y gigantes tecnológicos ya están creando y utilizando sistemas neuromórficos. Intel tiene un chip neuromórfico, llamado Loihi, y ha usado 64 de ellos para hacer un sistema de sinapsis de 8 millones de neuronas, llamado Pohoiki Beach. Por el momento, se investiga la utilidad de estos microprocesadores, en la creación de piel artificial y en el desarrollo de prótesis motorizadas.

IBM también tiene su propio sistema neuromórfico, TrueNorth, lanzado en 2014 y visto por última vez con 64 millones de neuronas y 16.000 millones de sinapsis. Si bien IBM no ha acelerado estos planes, recientemente anunció una alianza con el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea de EE. UU, para crear un supercomputador neuromórfico, llamado Blue Raven. Si bien su laboratorio aún está explorando los usos de la tecnología, una opción podría ser la creación de drones más inteligentes, más livianos y que requieran menos energía.

De cara al futuro, es probable que el principal efecto de este impulso a la computación neuromórfica sea el desarrollo de la neurociencia, en la comprensión del funcionamiento interno del cerebro. Y, desde luego, una de las preguntas clave de estos avances es si los científicos de datos serán capaces de recrear, o crear, algún tipo de conciencia en las máquinas, entendida como capacidad de discernir entre el bien y el mal.