Ingeniería neuromórfica: qué es, para qué sirve y cómo puede salvarnos la vida el chip de Intel que es capaz de oler

Compartilhar no facebook
Compartilhar no google
Compartilhar no twitter
Compartilhar no linkedin
Clique aqui para visualizar a página da web original em www.xataka.com

Artículo seleccionado, original en www.xataka.com


Ingeniería neuromórfica: qué es, para qué sirve y cómo puede salvarnos la vida el chip de Intel que es capaz de oler

La ingeniería neuromórfica no es una disciplina reciente. Es relativamente poco conocida más allá de los ámbitos académico y de investigación, pero, en realidad, existe desde hace más de três décadas. Su invención se atribuye a Carver Mead, um engenheiro eléctrico estadounidense formado no prestigioso Instituto de Tecnología de California (Caltech) que a finales de los años 60 empezó a coquetear com a ideia de diseñar circuitos integrados y algoritmos capaces de imitar o comportamento do sistema nervoso de los animales.

Nuestro cerebro, que es, sin duda, el definirano más complejo de nuestro cuerpo, procesa a informação de uma manera extraordinariamente eficiente. Mead tuvo a habilidad de intuir hace más de medio siglo that algún día los ordenadores podrían inspirarse en el para desarrollar recursos que los algoritmos que utilizam en la informática clásica dificilmente podrían igualar. Sua ideia comenzó a tomar forma em los laboratorios dos décadas depois de aquella primera intuición, a finales de los años 80, y durante a última década e media vários grupos de investigación y empresas han puesto en marcha proyectos que han aupado a la ingeniería neuromórfica como uma disciplina com um potencial abrumador. Quizá, incluso, revolucionario.

Ingeniería neuromórfica: qué es y en qué se inspira

La naturaleza es una fuente de inspiración inagotable. La computación neuromórfica, como también se la conoce, no es en absoluto la primera tecnologia que se inspira en la manera en que la naturaleza ha encontrado la solución a un reto. La forma de algunos trenes de alta velocidad está inspirada em uma cualidad del martín pescador, un ave that gracias a la aerodinámica de su pico puede sumergirse en pleno vuelo sin apenas salpicar y sin provocar distorsiones en el agua. Los trenes más velocidades han adotado un «morro» puntiagudo similar al pico del martín pescador porque esta forma não produz um estampido sónico al salir de los túneles.

Carver Mead concibió una arquitectura híbrida que combinase componentes electrónicos para emular no solo cómo funciona una neurona, sino también una gran cantidad de células nerviosas

Son tantas las inovaciones that hemos desarrollado inspirándonos en la naturaleza that ha surgido una disciplina científica, la biomímesis o biomimética, que, precisamente, toma como modelo la forma en que la naturaleza ha resuelto los retos con los que se ha encontrado durante milhas de años. De la misma manera en que la aerodinámica de los trenes «bala» se inspira en la forma del pico del martín pescador, la computación neuromórfica se inspira en el comportamiento del sistema nervoso animal en geral, y del cerebro en particular.

Una feature that puede ayudarnos a intuir su ambición es que su complejidad es tan alta que durante los últimos anos se tem consolidado como uma matéria interdisciplinar que se nutre de la física, la microelectrónica, la biología, las matemáticas y la informática para seguir desarrollándose. El ponto de partida inicial de Carver Mead fue aproximarse a los transistores como dispositivos de naturaleza analógica, y no como conmutadores digitales. Gracias a esta estrategia se dio cuenta de que el comportamiento de los transistores se parece la manera en que las neuronas se comunican entre ellas transmitiendo impulsos eléctricos mediante um mecanismo conocido como sinapsis neuronal.

Pohoiki Beach 1
A placa de circuito impresso desta foto é um Nahuku de Intel e incorporado entre 8 e 32 chips neuromórficos Loihi de quinta geração.

De toda forma imaginada que debía de ser possível diseñar una arquitectura híbrida que combinase componentes electrónicos analógicos y digitales para emular no solo cómo funciona una neurona, sino también cómo se comporta un sistema completo constituido por una gran cantidad de células nerviosas. En definitiva, intuyó que debía de ser possível construir un cerebro eletrônico capaz de llevar um cabo un procesamiento complejo de la información similar al que realiza de forma natural y extremadamente eficiente un cerebro orgánico. Los científicos aún no han conseguido construir un sistema neuromórfico que iguale la capacidad del cerebro humano, pero ya tenemos, como veremos más adelante, systems con una capacidad equiparable a la del cerebro de un mamífero de pequeño tamaño con los que ya es posible llevar a cabo procesos muy complejos.

Estas son algunas de las aplicaciones de la computación neuromórfica

Los chips neuromórficos más avanzados que los científicos han conseguido desarrollar hasta ahora incorporan decenas de miles de neuronas artificiales, esse filho diminutos elementos eletrónicos capaces de comunicar entre sí de uma forma muito semelhante a como lo hacen las neuronas de nuestro cerebro con o propósito de imitar sua capacidade de procesamiento de la información. Esta estrategia provoca que a arquitectura de estos chips sea radicalmente diferente a la que utiliza los microprocesadores de nuestros ordenadores, teléfonos móviles y tabletas, y es precisamente esta diferencia la que nos permite enfrentarnos a problemas complejos de uma forma muy distinta a como lo hacemos cuando utilizamos ordenadores y algoritmos clásicos.

Biología computacional: así es como esta ciencia aspira a resolver algunos de los grandes problemas de la humanidad

O potencial auténtico dos sistemas neuromórficos consiste na sua capacidade de resolver problemas de algunos com mucha más rapidez e de uma forma mucho más eficiente desde um ponto de vista energético que um ordenador convencional. Incluso que un superordenador. Esto es posible, precisamente, debido a su habilidad a la hora de imitar la manera en que nuestro cerebro se enfrenta a los problemas. Una de las características más relevantes de los sistemas neuromórficos es su paralelismo intrínseco, que no es otra cosa que la capacidad de descomponer un problem en otros más pequeños que se pueden procesar de forma simultánea utilizando las distintas unidades funcionais de los sistemas neuromórficos.

Los sistemas neuromórficos pueden resolver algunos problemas con más rapidez e uma forma más eficiente que um superordenador convencional

Todo esto sobre el papel suena muy bien, pero para intuir el potencial real de la engenhería neuromórfica es necesario que conozcamos en qué medida un sistema neuromórfico consigue aventajar um un ordenador convencional cuando ambos se enfrentam a resolução de um mismo problema. Os sistemas neuromórficos atuais são utilizados principalmente para investigação, y si observamos lo mucho que han avanzado durante a última década e mídia parece razonable intuir que a midio plazo continuen desarrollándose notablemente, lo que posiblemente los llevará más allá del ámbito académico e de los laboratorios de investigación. En cualquier caso, las cifras que manejan los sistemas neuromórficos currentes son bastante impresionantes. Sim, que capacidade de resolver problemas de algunos hasta 1.000 veces más rápido que um microprocesador clássico. Y, además, con una eficiencia energética hasta 10.000 veces mayor.

Estas cifras son muy impactantes, pero é importante que tengamos en cuenta que la computación neuromórfica no es la solución idónea para cualquier problem. Los pesquisadores la están utilizando para encontrar a solução de cargas de trabalho complejas e altamente paralelizáveis que conllevan un esfuerzo de cálculo y un gasto energético enormes cuando utilizamos un ordenador convencional. En estas circunstancias los sistemas neuromórficos pueden ser mucho más rápidos y eficientes incluso que los superordenadores con arquitectura clásica that tenemos hoy en día, pero no los reemplazarán porque, como acabamos de ver, nenhum filho idóneos para resolver cualquier problema. Ambas arquitecturas seguirán coexistindo no futuro.

Foosball 1
La computación neuromórfica tiene aplicaciones de lo más insospechadas. Los jugadores del futbolín de esta fotografía está controlados en tiempo real por um conjunto de chips neuromórficos Loihi de Intel.

Una de las disciplinas en las que está tenendo un mayor impacto la computación neuromórfica es la inteligencia artificial. Os pesquisadores estão desenvolvendo algoritmos que permitem que o processo em tempo real dados sem estructura que están algures um gran volume de ruido, algo que, precisamente, se le da mal a los microprocesadores y algoritmos convencionais. Estos últimos son muy eficientes cuando deben resolver operaciones matemáticas muy complejas, que es algo con lo que nuestro cerebro y los sistemas neuromórficos, que están inspirado en el, no se sienten cómodos, pero cuando lo importante es pero en la viabilidad de una gran cantidad de soluciones en un entorno cambiante, y hacerlo a mucha velocidad, la computación neuromórfica marca la diferencia. Estos filho algunos de los escenarios en los que esta disciplina encaja como un guante:

  • Problemas de optimización: um algoritmo neuromórfico pode resultar de gran ayuda a la hora de encontrar a melhor solução de um problema determinado em tempo real y de forma sostenida. Pode-se usar, por ejemplo, para otimizar a velocidade de transferência de um canal de comunicação adaptándose a las circunstancias difíciles de prever que se van sucedendo a lo largo del tiempo.
  • Aprendizaje automático: esta rama de la inteligencia artificial puede sacar mucho partido a esta disciplina gracias a las facilidades que nos da hora de diseñar algoritmos neuromórficos que pueden ser entrenados con un conjunto finito de datos para inferir nuevo conocimiento a partir de um conjunto infinito de datos . Esta tecnologia se pode utilizar em motores de búsqueda, em programas de reconocimiento del habla, para elaborar predicciones económicas y diagnósticos médicos, etc.
  • Reconocimiento de patrones: los algoritmos neuromórficos está demostrando ser muy eficaces en todos os aquellos procesos en los que es necesario identificar um conjunto de objetos heterogêneos a partir de sua semejanza con uno ou vários modelos tomados como referencia. Pueden utilizarse, por ejemplo, para reconocer caras em uma base de dados policial, ou para encontrar a ruta mais corta entre os pontos conectados por vários caminos em uma aplicação de navegação e mapas.
  • Satisfacción de limitaciones: los algoritmos neuromórficos pueden diseñarse de manera que sean capaces de explorar un conjunto grande de soluciones a un problema determinado para encontrar aquellas que satisfacen unos requisitos concretos. Esta característica resulta muy útil para encontrar la ruta óptima que debe seguir un repartidor de paquetes, para planificar los horarios que deben tener las clases de uma institución educativa, para diseñar estrategias capaces de maximizar la probabilidad de victoria en un juego de mesa, etc.
En qué estado atual se encuentra la computación cuántica y qué podemos esperar

Loihi: el chip neuromórfico de Intel capaz de oler that puede salvarnos la vida

Intel é uma das empresas privadas que não estão apostadas com mais contundencia por la engeniería neuromórfica. Um final de 2017 presente - Loihi, un chip neuromórfico de quinta generación con capacidad de aprendizaje y diseñado para projetos de investigación con unas resource similar to las de un cerebro diminuto. Esto es, al menos, lo que nos permiten intuir sus cifras. Sim que este circuito integrado fabricado com fotolitografia de 14 nm incorporando 128 núcleos y algo más de 130.000 neuronas.

Estas especificaciones são bastante sorprendentes, pero lo más llamativo es que cada una de esas neuronas artificiais podem comunicarse com milhas de las neuronas con las que convive, creando uma intrincada red que emula a las redes neuronales de nuestro propio cerebro. Aquí es, precisamente, donde reside a potencia de Loihi. Tomando como punto de partida este chip Intel ha desarrollado sistemas neuromórficos más complejos que combinan várias unidades Loihi para adaptarse cargas de trabalho sensiblemente más altas ya procesos más exigentes. El más sencillo de estos systems es Kapoho Bay, y contiene dos chips Loihi com 262.000 neuronas que le permiten, según Intel, identificar gestos en tiempo real y leer braille, entre otros procesos.

El sistema neuromórfico Pohoiki Springs integra 768 chips Loihi y 100 millones de neuronas artificiales, lo que lo dota de uma complejidad equiparable a la del cerebro de um mamífero de pequeño tamaño

Num caso mais cualquier, Kapoho Bay é solo la punta del iceberg. Sim, o sistema neuromórfico mais ambicioso desta empresa é Pohoiki Springs, uma plataforma para investigação apresentada por Intel apenas um dia que integra 768 chips Loihi e nada que menos 100 millones de neuronas, lo que lo dota de una complejidad equiparable a la del cerebro de um mamífero de pequeño tamaño. Intel tem confirmado que tem um consumo inferior a 500 vatios, una cifra realmente sorprendente si tenemos presente que cada sistema neuromórfico Pohoiki Springs incorpora 768 chips Loihi. Aun así, más allá de las cifras, lo realmente interesante es qué podemos hacer con un hardware like this.

Loihi

Todas as aplicaciones de los sistemas neuromórficos de las que he hablado unos párrafos más arriba pueden, según Intel, llevarse a cabo con Pohoiki Springs, pero hay una aplicación especialmente sorprendente en la que merece la pena que nos detengamos: la detecção de sustancias transformas peligrosas a través del olfato. Esta inovação foi desarrollada por um grupo de trabalho no que han participado engenheiros de Intel e pesquisadores da Universidad de Cornell, e foi necesario que los chips neuromórficos Loihi trabajen en tándem com um de 72 sensores químicos que são responsáveis por capturar los olores.

Agujeros negros: respuestas sencillas a algunas de las grandes preguntas planteadas por los objetos más misteriosos del Universo

Los pesquisadores han conseguido poner um ponto un algoritmo neuromórfico que, uma vez ejecutado na matriz de chips Loihi, emula el comportamiento de un circuito olfativo biológico. De esta forma, os dados gerados por los sensores químicos como respuesta a la recogida de los olores son procesados por el sistema neuromórfico, que, según Intel, consigue identificar corretamente hasta diez sustancias locais peligrosas incluso en presencia de otros olores capaces de enmascararlas.

Pohoiki Beach 2
Las cifras del sistema neuromórfico Pohoiki Springs son espectaculares: integra 768 chips Loihi, 100 millones de neuronas artificiales y 100.000 millones de sinapsis.

Las aplicaciones de una tecnología como esta en el mundo real son muy numerosas. Y, sobre todo, filho importantes. Y es que los sistemas olfativos electrónicos podrán utilizarse para diagnosticar enfermedades, fabricar detectores de monóxido de carbono domésticos mucho más precisos que los actuales, detectar armas, explosivos y drogas, etc. Sus aplicaciones son muy variadas y prometen tener un impacto direto en nuestra vida, por lo que sería estupendo que esta tecnología alcance la viabilidad comercial lo antes possível. Crucemos los dedos.

Más información | Intel

Vamos começar uma conversa

Este site usa cookies para garantir que você obtenha a melhor experiência em nosso site.