Funcionamiento neuronal reproducido
Seguro que alguna vez en la vida hemos escuchado (o dicho) el comentario ¨sólo tiene dos neuronas funcionando¨. En un futuro próximo es posible que cuando se utilice esta expresión el sentido sea totalmente diferente al actual.
Todo se debe a que científicos de IBM han generado disparos neuronales de manera aleatoria utilizando materiales de cambio de fase para el almacenamiento y procesamiento de datos. Esta demostración constituye un gran paso adelante en el desarrollo de tecnologías neuromórficas integradas, ultradensas y de eficiencia energética para aplicaciones de computación cognitiva.
Durante décadas, la comunidad científica ha formulado teorías sobre la posibilidad de emular las capacidades computacionales de grandes poblaciones de neuronas, inspirándose en el funcionamiento del cerebro humano. Sin embargo, llevar este proyecto a cabo a una densidad y potencia comparable a la biológica ha sido hasta hoy un complejo desafío.
Las neuronas artificiales diseñadas en los laboratorios de IBM en Zúrich (Suiza) se componen de materiales con cambio de fase, incluido el teluro de antimonio germanio, que se presenta en forma estable en dos estados, uno de ellos amorfo (sin estructura definida) y otro cristalino (estructurado). Estos materiales conforman la base de discos Blue-ray regrabables. En cambio, las neuronas artificiales son analógicas y no almacenan información digital, al igual que la sinapsis y las neuronas de un cerebro biológico.
En su investigación, el equipo de IBM Research aplicó una serie de pulsos eléctricos a las neuronas artificiales, que dieron como resultado una progresiva cristalización del material con cambio de fase, causando finalmente el disparo neuronal. En neurociencias, esta función de las neuronas biológicas se conoce como propiedad de integración y disparo. Se trata del principal fundamento de la computación basada en eventos y resulta similar al proceso por el cual nuestro cerebro responde cuando tocamos algo que está caliente.
En un artículo publicado recientemente por Xavier Jiménez en el Periódico de Barcelona, se indica como con este modelo de integración y disparo es posible utilizar una sola neurona para detectar patrones y hallar correlaciones en flujos de información basados en eventos en tiempo real.
Aplicadas a la Internet de las Cosas, estas neuronas artificiales podrían detectar discrepancias en transacciones financieras o analizar datos de las redes sociales para descubrir nuevas tendencias culturales. Asimismo, en sistemas informáticos, podrían usarse para coprocesadores neuromórficos con unidades de procesamiento y memoria co-ubicadas.
Sin duda, nos encontramos próximos a descubrir una nueva y formidable tipología de inteligencia artificial.
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