Desde hace tiempo, la comunidad científica se ha avocado a diseñar un modelo de cerebro artificial que emule la actividad del biológico a la perfección
Desde hace tiempo, la comunidad científica se ha avocado a diseñar un modelo de cerebro artificial que emule la actividad del biológico a la perfección. Si bien existen versiones como el Blue Gene/Q Sequoia, de IBM, (modelado el noviembre pasado en base a 530 mil millones de neuronas), estas versiones han resultado terriblemente lentas; tardando horas en simular lo que a nuestro cerebro le costaría sólo un segundo en realizar (aún siendo de las super-computadoras más rápidas del mundo).
El problema radica en que, en realidad, el cerebro en sí no es más rápido que una de estas super-computadoras, sino que funciona de manera diferente. El cerebro puede llevar a cabo más cálculos por segundo ya que está conformado por sistemas paralelos, lo cual implica que hay redes enteras de neuronas trabajando al mismo tiempo para poder resolver una serie de problemas a la vez.
Las super-computadoras, por otro lado, funcionan de manera secuencial; completando un paso antes de llevar a cabo el siguiente.
Ahora, el Neurogrid, modelo con tan sólo un millón de neuronas, ha venido a revolucionar este último punto. Kwabena Boahen, profesor de la Universidad de Stanford y director del laboratorio de investigación Brains in Silicon, ha decidido simplificar la idea detrás de las super-computadoras y construir esta versión, que, además de ser mil 500 veces más rápida que el Blue Gene/Q Sequoia y otros modelos, utiliza notablemente menos energía para funcionar.
El Neurogrid está conformado por 16 chips; cada uno representando 65 mil neuronas. Utiliza cinco watts de electricidad para funcionar, comparado a los 8 que requieren modelos precedentes. Combinando estos elementos, los investigadores pueden programar alrededor de 80 parámetros en las neuronas, definiendo una función específica para cada grupo. Así, cada “neurona” puede comunicarse con otras miles y especializar su función, justo como lo haría un cerebro biológico.
El Neurogrid combina señales digitales y analógicas para llevar a cabo su función. Mientras que las señales digitales, idénticas a las utilizadas por otros modelos, funcionan de manera binaria, las analógicas, continuas, son las que le permiten llevar a cabo cálculos diversos en un tiempo reducido.
Se espera que este tipo de inventos sirvan a la comunidad científica para comprender más acerca del funcionamiento del cerebro y cómo está afectado por padecimientos como el autismo o la esquizofrenia.