Placa de circuitos con un diseño inspirado en la arquitectura del cerebro humano

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Unos ingenieros han creado microchips más rápidos y energéticamente más eficientes basados en el cerebro humano. Ello ofrece mayores posibilidades para avanzar en el campo de la robótica y una nueva forma de emular a un cerebro. Por ejemplo, un chip tan rápido y eficiente como el cerebro humano podría dirigir extremidades protésicas con la velocidad y la complejidad de las acciones ejecutadas por extremidades de carne y hueso.

La placa de circuitos ideada, comparable hasta cierto punto a una placa base, se llama Neurogrid y puede simular una cantidad de neuronas y de sinapsis que es varios órdenes de magnitud superior a las cantidades simuladas por otros sistemas artificiales diseñados anteriormente para emular a un cerebro. Además, lo hace empleando tan solo la energía que se necesita para hacer funcionar un ordenador tableta.

A pesar de toda su sofisticación, los ordenadores quedan empequeñecidos en comparación con el coloso que es el cerebro de un animal complejo. La modesta corteza cerebral del ratón, por ejemplo, opera 9.000 veces más rápido que una simulación informática de sus funciones ejecutada en un ordenador personal.

Y no sólo el PC es más lento, sino que además necesita 40.000 veces más energía para funcionar. Desde una perspectiva puramente energética, el cerebro es difícil de igualar.

Neurogrid es obra del equipo de Kwabena Boahen,  profesor de bioingeniería en la Universidad de Stanford en California, Estados Unidos, y constituye un punto y aparte en la línea de investigación en la que Boahen lleva años trabajando y sobre cuyos inicios los redactores de NCYT de Amazings escribimos un artículo (http://www.amazings.com/ciencia/noticias/210406a.html) publicado el 21 de abril de 2006. Ya entonces su labor teórica visionaria en torno a los procesadores neuromórficos hacía augurar un futuro en el que podremos disponer de ordenadores diminutos capaces de reemplazar a tejidos neuronales dañados, o retinas de silicio que restauren la visión. Aunque estas metas aún no han sido alcanzadas en la magnitud deseada, ocho años después la ciencia está más cerca de lograrlo.

Neurogrid consta de 16 chips Neurocore de diseño exclusivo. Juntos, estos 16 chips pueden simular 1 millón de neuronas y miles de millones de conexiones sinápticas. El equipo diseñó estos chips con la eficiencia energética en mente. La estrategia que aplicaron fue posibilitar que ciertas sinapsis compartiesen circuitos de hardware. El resultado fue Neurogrid.

La nueva fase en esta línea de investigación y desarrollo será recortar el costo de fabricación y crear software compilador, permitiendo así que ingenieros y científicos sin conocimientos de neurociencia puedan usar Neurogrid para lograr cosas como un sistema de control más preciso para un robot humanoide.
 

 

Sus características de velocidad y bajo consumo hacen de Neurogrid ideal para muchas más aplicaciones aparte de la de generar modelos digitales del cerebro humano. Boahen está trabajando con otros científicos de la Universidad de Stanford para desarrollar extremidades protésicas destinadas a personas paralizadas. Dichas extremidades serían controladas por un chip parecido al Neurocore.

En la fascinante senda por la que discurre Neurogrid, hay más iniciativas pioneras. Una es el Proyecto SyNAPSE de IBM, que se basa en rediseñar chips para emular la habilidad de las neuronas de llevar a cabo muchísimas conexiones sinápticas. Actualmente, un chip típico de este proyecto consiste en 256 neuronas digitales, cada una equipada con 1.024 circuitos sinápticos.

El proyecto BrainScales, de la Universidad de Heidelberg en Alemania, tiene el ambicioso objetivo de desarrollar chips para reproducir con una enorme fidelidad los comportamientos de las neuronas y las sinapsis. Su chip HICANN podría ser el núcleo de un sistema diseñado para acelerar las simulaciones cerebrales, permitiendo a los investigadores confeccionar modelos digitales de interacciones con fármacos que podrían acortar de manera espectacular los meses de trabajo que se necesitarían si se recurriera a los métodos convencionales. En la actualidad, el sistema HICANN puede emular 512 neuronas, cada una equipada con 224 circuitos sinápticos.

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