IBM produce los primeros chips modelados a partir del cerebro – Proyecto SyNAPSE

IBM junto con cuatro universidades y DARPA han creado un diseño básico de un chip experimental el cual emula la forma en que el cerebro humano procesa información.

IBM los llama chips de computación cognitiva, y un día podrán emular las habilidades del cerebro de sentir, percibir, interactuar y reconocer todas las tareas que los humanos pueden hacer mucho mejor que las computadoras hoy en día.

Esta es la semilla para una nueva generación de computadoras, utilizando una combinación de supercomputación, neurociencia y nanotecnología“, dice Dharmendra Modha, el investigador líder del proyecto. “Las computadoras que tenemos hoy en día son más como calculadoras. Nosotros queremos hacer algo más similar al cerebro. Es una gran partida del pasado”.

Estos hitos en la ingeniería inversa del cerebro han sido predichos en gran detalle por Ray Kurzweil en su libro sobre la Singularidad Tecnológica, donde explica el alto nivel de paralelismo del cerebro y donde estima que no sólo vamos a necesitar el hardware que va a estar disponible en esta década (y quizás antes ahora que escuchamos esta noticia de IBM), sino que también vamos a necesitar descifrar el software del cerebro, es decir, los algoritmos que pudieran utilizar estas redes neuronales súper paralelas para reconocer patrones, tener conciencia, imaginar y crear.

Este proyecto fue anunciado por IBM en Noviembre de 2008, luego en Noviembre de 2009 tuvieron un primer éxito y ahora los investigadores han terminado la primera fase del proyecto, la cual era el diseño fundamental de una unidad de cómputo que pudiera ser replicada una y otra vez para formar los elementos principales de una computadora “cerebral”.

Expertos en el área afirman que no hay nada en la industria que se acerque al nivel de sofisticación en computación cognitiva que ha alcanzado este proyecto.

El nuevo “núcleo” es análogo al cerebro, tiene “neuronas”, o procesadores digitales que computan información, tiene “sinapsis” las cuales son la base del aprendizaje y la mejoría, y tiene “axones” o rutas para los datos que conectan las membranas de la computadora.

Uno de los avances más importantes es que al parecer han logrado crear una arquitectura de cómputo que difiere de la clásica arquitectura de Jon Von Neumann (1940s) donde la memoria y el procesador están separadas y enlazadas por un “Bus”, puedes imaginarlo como una autopista de información entre los componentes. Esta arquitectura se ha hecho más y más rápida pero la velocidad está limitada por la capacidad de ese canal, esta limitación se le conoce como “El cuello de botella de Von Neumann”.

En el cerebro, la memoria está en el mismo lugar que el procesador (al menos eso parece), y estos procesadores cognitivos son inclusive lentos, operan y envían datos a unos 10Hz, mucho más lento que tu computadora (> 2GHz), pero el cerebro estando limitado por sus herramientas y materiales (ciertas combinaciones de proteínas y componentes biológicos) a pesar de ser tan lento en velocidad de transmisión es inmensamente paralelo y envía señales en todas direcciones para poner a trabajar todas las neuronas de forma simultánea.

El cerebro tiene alrededor de 1 millardo de neuronas y 10 trillones de conexiones (sinapsis) que funcionan simultáneamente. Todo esto junto, es tremendo poder de cómputo, pero en esta década podremos tener eso y más en contrapartes hechas de silicón.

IBM quiere emular esa arquitectura masivamente paralela con los nuevos chips.

El equipo construyó sus primeras unidades utilizando 256 neuronas, un arreglo de 256 por 256 sinapsis (262.144), y 256 axones. En otras palabras, tiene los componentes fundamentales de procesamiento, memoria y comunicación. Esta unidad, o núcleo, puede ser construida con tan sólo unos cuantos millones de transistores. Algunos procesadores súper rápidos hoy en día están hechos con millardos de transistores.

Según Modha, este tipo de computación no va a re-emplazar las máquinas con arquitectura de Von Neumann, sino va a complementarla. Las máquinas actuales son excelentes en resolver problemas matemáticos, procesamiento de datos, etc. El problema de las máquinas actuales es que no escalan para resolver ciertos tipos de problemas, utilizan demasiada energía y son más difíciles de programar.

Actualmente, mientras más poderosa es una computadora, consume más energía, y su fabricación se hace más costosa porque requiere mayor precisión. Los componentes están todos en un sólo chip y pierden más energía en forma calórica.

La ventaja del cerebro humano es que opera utilizando muy poca energía y puede inclusive apagar algunas partes que no estén siendo utilizadas.

Estos chips no serán programados de la forma tradicional. Las computadoras cognitivas se espera que aprendan por medio de experiencias, que encuentren correlaciones, creen hipótesis, recuerden y aprendan de sus resultados.

Su procesamiento es distribuido y paralelo, no es centralizado y serial.

Dos chips prototipos ya han sido fabricados y están siendo probados. Ahora los investigadores irán a la segunda fase, donde construirán una computadora utilizando estos chips. La meta es crear una computadora que no sólo analice información compleja utilizando múltiples “sentidos”, sino que dinámicamente se reorganice a medida que interactúa con el ambiente, aprendiendo de lo que sucede a su alrededor.

El chip actual además de jugar el juego de Pong, ha sido probado para resolver problemas relacionados a navegación, visión, reconocimiento de patrones, memoria asociativa (donde te acuerdas de una cosa que tiene que ver con otra cosa) y clasificación.

Eventualmente, IBM combinará todos los núcleos en un sistema integrado de hardware y software. IBM quiere construir una computadora con 10 millardos de neuronas y 100 trillones de sinapsis. Esto es 10 veces más poderoso que el cerebro humano. El sistema completo consumirá un kilovatio y ocupará menos de dos litros de volumen (el tamaño de nuestros cerebros). En comparación, la súper computadora más rápida de IBM hoy en día, Blue Gene, tiene 147.456 procesadores, más de 144 terabytes de memoria, ocupa un gabinete grandísimo que necesita aire acondicionado, y además consume 2 megavatios.

Entre las aplicaciones hipotéticas de los chips cognitivos, IBM dice que podrían monitorear los niveles de agua en el mundo por medio de una red de sensores y pequeños motores que constantemente registren y reporten datos como temperatura, presión, altura de las olas, sonidos y la marea del océano. Podría entonces predecir y avisar sobre posibles tsunamis en caso de un terremoto. O un empleado que se encarga de poner productos en un supermercado podría utilizar guantes que monitoreen la textura, temperatura, apariencia, y olor de legumbres contaminadas. O una computadora podría absorber datos de tránsito y marcar intersecciones que son propensas a accidentes. Todas esas tareas son demasiado difíciles para las computadoras tradicionales.

SyNAPSE cuenta con $21 millones de dólares de DARPA y agrupa seis laboratorios de IBM, cuatro universidades (Cornell, La Universidad de Wisconsin, La Universidad de California en Merced, y Columbia en Nueva York) y un número de investigadores del gobierno de los Estados Unidos.

IBM ha estado estudiando este tema desde 1956 cuando creó su primera simulación cerebral con 512 neuronas.

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Basado en artículo de Venture Beat