Durante décadas, la ciencia ha
tratado de recrear la estructura del cerebro humano, pero hasta ahora era
imposible imitar su potencia y densidad con los componentes disponibles. IBM
acaba de dar un paso interesante hacia el cerebro positrónico imaginado
por Asimov. Ha creado neuronas artificiales funcionales mediante tecnología de
cambio de fase.
No es la primera vez
que IBM anuncia un avance en esta tecnología de almacenamiento no volátil (los
datos no desaparecen al apagar el dispositivo) basada en cristales que alteran
su estructura molecular al recibir corriente eléctrica de diferente intensidad.
Recientemente la compañía logró crear memoria de cambio de fase a un coste
similar al de la RAM actual.
Sin embargo, este nuevo
avance de IBM va mucho más allá de lograr que nuestro PC funcione con más
agilidad. Lo que el equipo de investigadores que la compañía mantiene en Zurich
ha logrado crear son neuronas que imitan perfectamente el funcionamiento de las
neuronas humanas. En lugar de una membrana con enzimas, las neuronas
artificiales unen el axon y las dendritas mediante un cristal de antimonio,
germanio y telurio, un material similar al que se utiliza en los discos ópticos
reescribibles.
Estas neuronas de
cristal que cambia su estado se parecen mucho a su contrapartida biológica.
Para empezar, su tamaño puede reducirse a unos pocos nanómetros, lo que permite
agrupar la suficiente cantidad de estas neuronas en un espacio lo bastante
reducido.
En
la primera prueba, IBM ha puesto a funcionar 500 de estas neuronas en una
hilera de cinco chips compuestos de 10x10 de estas neuronas, pero el sistema es
escalable. Los investigadores explican en el estudio que han publicdo en Nature
que se podrían crear chips viables para comercialización de 90 nanómetros ya
mismo, y que en el futuro se podría reducir hasta 14 nanómetros.
El segundo requisito
para parecerse a las neuronas de verdad es que su comportamiento sea
estocástico. En otras palabras, que sean capaces de dispararse de forma aleatoria
con resultados ligeramente diferentes. Para terminar, las neuronas de cambio de
fase pueden dispararse a altísimas velocidades y su consumo energético es muy
bajo.
¿Para qué desarrollar
un chip con neuronas artificiales que imiten el comportamiento del cerebro? En
IBM creen que puede ser ideal para dar potencia a redes neurales como la Deep
Mind de Google, y para gestionar nuevos dispositivos que necesiten una forma de
procesar más parecida a la humana, como un sistema de sensores para
reconocimiento visual.
Es interesante como cada vez los sistemas van evolucionando de tal forma que pueden llegar a imitar algo tan complejo como lo es el del sistema humano. Como por ejemplo, el que se menciona en este blog de Deep Mind de Google, donde la compañía creo una red neural que "aprende" a jugar video juegos similar a como los humanos e imita la memoria de corto plazo.
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