Informática con neuronas de silicio: células nerviosas artificiales para clasificar diferentes tipos de datos

Científicos de Berlín y Heidelberg están utilizando células nerviosas artificiales para clasificar diferentes tipos de datos. Estas «neuronas de silicio podrían reconocer números escritos a mano, o distinguir las especies de plantas en función de sus flores

¿Un asistente de panadería toma el pan de la mesada sólo para dárselo a su jefe, que luego lo entrega al cliente? No es la forma más eficiente de hacer las cosas. En lugar de ello, ambos trabajan al mismo tiempo para vender los productos de panadería. Del mismo modo, los programas de ordenador son más eficientes si se procesan los datos en paralelo en lugar de calcular uno después del otro. Sin embargo, la mayoría de los programas que se utilizan todavía trabajan de forma serial.

Chip neuromórfico que contiene neuronas de silicio que los investigadores utilizan para clasificación de datos de la red

Científicos de la Freie Universität de Berlín, el Centro Bernstein de Berlín, y la Universidad de Heidelberg han perfeccionado una nueva tecnología que se basa en el procesamiento de datos en paralelo. En la llamada computación neuromórfica, las neuronas de silicio se apropian del trabajo computacional en chips informáticos especiales. Las neuronas están unidas entre sí de una manera similar a las células nerviosas en el cerebro.

Si el conjunto es alimentado con datos, todas las neuronas de silicio trabajan en paralelo para resolver el problema. La naturaleza precisa de sus conexiones determina cómo esta red procesa los datos. Una vez correctamente vinculada, la red neuromórfica opera casi por sí misma. Los investigadores han diseñado una red —un «programa» neuromórfico— para este chip que resuelve un problema fundamental en la computación: Puede clasificar datos con diferentes características. Es capaz de reconocer los números escritos a mano, o puede distinguir ciertas especies de plantas en base a las características de floración.

«El diseño de la arquitectura de la red se ha inspirado en el sistema nervioso de procesamiento del olor de los insectos», explica Michael Schmuker, el autor principal del estudio. «Este sistema está optimizado por la naturaleza para realizar un procesamiento altamente paralelo de un complejo mundo químico.» Junto con el líder del grupo de trabajo Martin Nawrot y Thomas Pfeil, Schmuker proporcionó una prueba del principio de que un chip neuromórfico puede resolver una tarea así de compleja. Para su estudio, los investigadores utilizaron un chip con neuronas de silicio, que fue desarrollado en el Instituto de Física de Kirchhoff de la Universidad de Heidelberg.

Los programas de computadora que pueden clasificar datos se emplean en diversos dispositivos técnicos, como los teléfonos inteligentes. El chip de red neuromórfica también podría aplicarse en los superordenadores que se basan en el modelo del cerebro humano para resolver tareas muy complejas. Utilizando su prototipo, los científicos de Berlín ahora pueden explorar cómo deben ser diseñadas las redes para satisfacer las necesidades específicas de las computadoras basadas en el cerebro. Un reto importante es que no hay dos neuronas idénticas… ni en el mundo del silicio, ni en el cerebro.

Referencia de publicación: M. Schmuker, T. Pfeil, M. P. Nawrot. A neuromorphic network for generic multivariate data classification. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2014; DOI: 10.1073/pnas.1303053111

Fuente: Science Daily. Aportado por Eduardo J. Carletti

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