Un ejército de chips de teléfonos inteligentes podría emular el cerebro humano

Si usted tiene un smartphone, es probable que tenga una rebanada del cerebro de Steve Furber en su bolsillo. Para cuando usted lea esto, su cerebro de silicio de mil millones de neuronas estará en producción en una planta de microchips en Taiwán

Los ingenieros informáticos siempre han querido copiar la compacta potencia de los cerebros biológicos. Pero las mejores imitaciones han sido, hasta el momento, imprácticas simulaciones que se ejecutan en supercomputadoras.

Furber, un científico de computación en la Universidad de Manchester, Reino Unido, dice que si queremos utilizar computadoras con al menos una fracción de la flexibilidad de un cerebro, necesitamos comenzar con componentes asequibles, prácticos y de bajo consumo.

«Estamos utilizando procesadores estándar, no especializados, de rendimiento bastante modesto», dice.

Furber no se acercará a la emulación de todas las propiedades de las neuronas reales, dice Henry Markram, director de Blue Brain . Éste es un intento de IBM de simular un cerebro con una precisión sin igual en una supercomputadora Blue Gene en el Instituto Suizo de Tecnología de Lausana. «Es un objetivo digno, pero los chips inspirados en el cerebro sólo pueden producir funciones de tipo cerebral», dice.

Esto es suficientemente bueno para Furber, que quiere empezar a enseñarle el mundo a su computadora de tipo cerebral tan pronto como sea posible. Su primer objetivo es enseñarle a controlar un brazo robótico, antes de trabajar en un diseño para controlar un humanoide. Una controladora de robots que tenga, aunque sea, una pizca de propiedades de tipo cerebral debería ser mucho mejor en tareas como el reconocimiento de imágenes, navegación y toma de decisiones, dice Furber.

«Los robots ofrecen un entorno natural, sensorial, para probar computadoras de tipo cerebral», dice Furber. «Se puede decir de inmediato si está siendo útil».

Llamado Spinnaker —por Spiking Neural Network Architecture— el cerebro se basa en un procesador creado en 1987 por Furber y sus colegas de Acorn Computers en Cambridge, Reino Unido, creadores de la seminal Microcomputadora BBC.

Aunque el chip se diseñó para un equipo de seguimiento que se discontinuó, el diseño ARM de su interior sigue vivo, convirtiéndose en el procesador embebido más común en los dispositivos tales como lectores de libros electrónicos y teléfonos inteligentes.

Sin embargo, es difícil persuadir a cualquier equipo de que se comporte como un cerebro. Tanto las neuronas reales como los circuitos de computadora se comunican mediante señales eléctricas, pero en la biología los cables no tienen funciones fijas, como en la electrónica. La importancia de un enlace neuronal en particular, o sinapsis, varía a medida que la red aprende, equilibrando la influencia de las diferentes señales que recibe. Esta «ponderación» sináptica también debe ser dinámica en un cerebro de silicio.

Los chips que se están construyendo en Taiwán contienen 20 núcleos de procesadores ARM, cada uno modelando 1.000 neuronas. Con 20.000 neuronas por chips, serán necesarios 50.000 chips para alcanzar la meta de 1.000 millones de neuronas.

Un chip de memoria puesto al lado de cada procesador almacena los cambiantes pesos sinápticos como simples números que representan la importancia de una conexión determinada en todo momento. Inicialmente, éstas serán cargados desde una PC, pero cuando el sistema se haga más grande y más inteligente, dice Furber, «la única computadora capaz de calcularlos será la propia máquina».

Otro comportamiento cerebral en sus chips que hace falta dominar es la de comunicar «picos» de tensión coordinados. Una computadora no tiene ningún problema en alcanzar la velocidad a la que las neuronas individuales producen sus picos —unas 10 veces por segundo—, pero las neuronas trabajan en grupos mucho mayores a como lo hacen las puertas lógicas de silicio, y en paralelo.

En un cerebro no hay control de arriba hacia abajo que coordine las acciones, porque la naturaleza básica de las neuronas individuales hace que trabajen juntas en un camino emergente de abajo hacia arriba.

Spinnaker no puede reproducir esa propiedad, por lo que se basa en un controlador en miniatura que dirige el tráfico de picos, similar a uno de los routers en el estructura espinal de Internet. «Podemos rutear a más de 4.000 millones de neuronas», dice Furber, «mucho más de lo que necesitamos.»

Mientras que el equipo de Manchester espera la llegada de sus chips, han construido una versión reducida con sólo 50 neuronas y han puesto el prototipo a prueba en el laboratorio. Ellos han creado un entorno virtual en el que el cerebro de silicio controla un programa de tipo Pac Man que aprende a cazar una rosquilla virtual.

«Esto demuestra que nuestros cuatro años diseñando el sistema no han sido en vano», dice Furber. Él espera tener una versión de 10.000 procesadores trabajando a finales de este año.

Mientras ellos intentan extraer una conducta cerebral de los chips de teléfono, otros están trabajando con una base de circuito que puede tener un mayor potencial.

La DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency ), el brazo de investigación del Pentágono, está financiando un proyecto llamado Synapse (Sinapsis). Wei Lu, de la Universidad de Michigan en Ann Arbor, está trabajando en una manera de proporcionar los pesos sinápticos con memristores, que fueron creados en el 2008.

Es fácil de implementar, porque su naturaleza básica es cerebral: en todo momento la resistencia de un memristor depende de la última tensión que se aplicó sobre él. Esta rudimentaria «memoria» implica que unas redes sencillas de memristores formen conexiones ponderadas como las de las neuronas. Esta memoria se manteine sin alimentación de energía, a diferencia de los chips de memoria que se requieren en Spinnaker. «Los memristores son bastante capaces», dice Lu.

Su desventaja, sin embargo, es que no se han probado. «Synapse es un proyecto extremadamente ambicioso», dice Furber. «Pero la ambición es lo que impulsa este campo. Nadie conoce el camino a seguir.»

Fuente: New Scientist. Aportado por Eduardo J. Carletti

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