Durante décadas, los científicos e investigadores han soñado con crear un robot con una inteligencia similar a la del cerebro humano. El año pasado, los investigadores, tentados por este sueño, hicieron grandes progresos en el logro de lo que ha sido llamado el “santo grial” de la computación.

Actualmente, una gran variedad de esfuerzos están dirigidos a la creación de computadoras inteligentes que pueden aprender progresivamente y tomar decisiones más inteligentes. El año pasado, se invirtieron millones de dólares para crear “cerebros de silicona”, o chips neuromórficos que imitan la funcionalidad del cerebro para hacer que las computadores sean más inteligentes.

Los nuevos chips podrían darle ojos y orejas a los robots inteligentes, que serían capaces de identificar objetos, conducir y hasta señalar las frutas podridas. Esta tecnología del chip podría permitir que los humanos tengan control mental sobre las máquinas, los dispositivos móviles anticiparían las acciones de los usuarios, y los dispositivos portátiles como Google Glass podrían ser usados para diagnosticar enfermedades. A largo plazo, los implantes de chips neuronales podrían aumentar las capacidades mentales, visuales y cognitivas de los humanos.

Los científicos están tratando de crear computadoras avanzadas y modernas con estos chips neuronales, los cuales reproducen y replican los circuitos del cerebro y pueden retener información y tomar decisiones, basándose en patrones descubiertos a través de las probabilidades y asociaciones. Los proyectos financiados por el gobierno de Estados Unidos, la Unión Europea y otras organizaciones privadas, estás tratando de recrear la forma en que funcionan las neuronas y la sinapsis mediante el rediseño de las funciones de la memoria, cálculo y comunicaciones de los circuitos tradicionales.

El cerebro tiene 100 mil millones de neuronas interconectadas, que son células nerviosas que procesan y transmiten información mediante señales eléctricas y químicas. Estas neuronas calculan y se comunican a través de trillones de conexiones, que son las sinapsis, al mismo tiempo. Las conexiones entre neuronas en la red neuronal pueden ser, ya sea reforzadas o recortadas a medida que el cerebro va aprendiendo más. Los procesadores actuales están cableados y regulados de manera diferente que la red neuronal del cerebro, pero los investigadores están interesados en explotar el paralelismo del cerebro, lo que entre otras cosas, también reduce los requisitos de energía.

Los investigadores esperan que los chips neuronales realicen tareas cognitivas y respondan a una amplia gama de estímulos. Las computadoras ya pueden oír y ver; los robots ya han sido construidos para responder a los estímulos sensoriales. Dentro de cinco años. Las computadoras van a poder oler y saborear, y este es exactamente el tipo de información sensorial que va a alimentar a los chips para el procesamiento.

Para estar seguros, la mayoría de los esfuerzos de desarrollo de chips se encuentran en las primeras fases de las etapas experimentales. Los cerebros de los pequeños insectos y gusanos han sido simulados en prototipos de chips neuronales, pero el cerebro humano opera en una escala diferente. A pesar de que podrían pasar décadas hasta que los chips simulen el cerebro humano, las bases están siendo sentadas por los nuevos modelos de computación que están siendo establecidos.

Entre otras cosas, los investigadores dijeron que se necesitan nuevas técnicas de procesamiento de datos que permitan que entre más información a las computadoras. Ayudando a este esfuerzo, los límites físicos de las técnicas de fabricación de los chips que le dan energía –actualmente- a las computadoras, podría caer en una década, abriendo la puerta a nuevos diseños de computadoras y arquitectura de chips, señaló Robert Colwell, director de la oficina de tecnología de microsistemas en DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), en un discurso a principios del 2013.

Por un lado, actualmente, las computadoras no tienen la capacidad de aprender de experiencias pasadas, lo que hacen es basarse en el código pre programado para tomar decisiones. Por otro lado, las células del cerebro no necesitan programación, se pueden regenerar y son capaces de sacar y llegar a conclusiones a las que las computadoras no son capaces de llegar, agregó Karlheinz Meier, profesor y presidente del área de física experimental en la Universidad de Heidelberg.

Las computadoras tradicionales no van a desaparecer, ya que algunas actividades no necesitan un procesamiento inteligente, añadió Meier, quien también es co-director del proyecto Human Brain, financiado por la Unión Europea.

 “Usted siempre va a hacer su procesamiento de textos y correos electrónicos”, indicó Meier.

Pero al igual que el cerebro, los chips neuronales van a sobresalir en ciertas cosas, como cortar camino a través de los datos ruidosos para tomar decisiones inteligentes, señaló Nabil Imam, un científico de computadoras e investigador en la Universidad de Cornell.

Los chips neuromórficos van a complementar, no reemplazar, los otros procesadores en una computadora, indicó Imam.

Los chips modelados siguiendo el modelo del cerebro humano tiene neuronas electrónicas que pueden volver a colocar dinámicamente las conexiones entre ellas, pasarse información y buscar los datos relevantes -un proceso mucho más eficiente, en términos de energía, que solo tirar un montón de datos a la CPU y otros co procesadores como el GPU. La supercomputadora de Watson de IBM hizo historia cuando derrotó a los participantes en el juego de Jeopardy, pero lo que hizo, fue tirar un montón de datos a los procesadores para encontrar respuestas.

“Nuestros cerebros fueron cableados para hacer ciertas cosas muy bien, como reconocer patrones. Las computadoras no pueden hacerlo. Estos procesadores tienen diferentes clases de aplicaciones”, señaló Imam.

Imam está involucrado en el desarrollo de chips neuromórficos como parte del multifacético proyecto Synapse (Systems of Neuromorphic Adaptative Plastic Scalable Electronics) financiado por DARPA. El proyecto Synapse inició en el 2008 e involucra a IBM, Hewlett-Packard, la Universidad de Cornell, Stanford y unas cuantas más.

Los primeros resultados tangibles para Synapse, llegaron a principios del 2011, cuando IBM demostró un prototipo de chip con 256 neuronas digitales funcionando a una velocidad baja de 10MHz. El chip era capaz de demostrar navegación y habilidades de reconocimiento de patrones.

Un núcleo de chip, tenía 262,144 sinapsis programables; mientras otro núcleo tenía 65,536 sinapsis de aprendizaje. La conexión entre las neuronas digitales se hacía más fuerte dependiendo del número de señales enviadas. Si el impulso electrónico de una neurona afecta el voltaje de otra neurona, significa que las dos están conectadas sinápticamente. En los chips, las neuronas de impulsos se comunican con otras neuronas cuando los desencadenantes, como ciertos valores, son alcanzados.

El siguiente gran anuncio de Synapse puede ser este año, cuando se dé a conocer el nuevo sistema de chips neuronales que imitan un gran cerebro, señaló Imam. El chip va a tener un novedoso diseño de matrices de memoria, para que un gran número de conexiones puedan ser realizadas entre las neuronas digitales. Un diseño asíncrono asegurará que las señales de comunicación estén organizadas en circuitos locales. El chip se realizará mediante un nuevo proceso de fabricación.

 “Es el sistema neuromórfico más grande construido hasta la fecha”, indicó Imam.

IBM, una de las compañías investigadoras líderes en Synapse, dijo que quiere construir un “chip system” o sistema en un chip que tenga 10 mil millones de neuronas y cien trillones de sinapsis, y que consuma únicamente 1 kilowatt de energía.

Otro proceso de investigación que está llamando la atención es el chip Zeroth de Qualcomm, que la compañía llama “unidad de procesamiento neural”. Mediante el análisis de los patrones del comportamiento humano, el chip podría hacer que la interacción con los dispositivos móviles sea mucho más fácil, anticipando las acciones de los usuarios, señaló Paul Jacobs, CEO de la compañía, en una conferencia.

Qualcomm ya ha mostrado un robot basado en Zeroth que puede tomar decisiones de navegación. La compañía quiere expandir las capacidades y habilidades de Zeroth y está investigando las posibilidades, agregó Sameer Kumar, director de desarrollo de negocios en Qualcomm.

Los esfuerzos de investigación de Synapse y Qualcomm se basan en las neuronas digitales, pero un sistema neuromórfico en Europa va a ser basado en circuitos analógicos, lo que lo mantiene mucho más fiel a cómo funciona el cerebro humano. El sistema, que se encuentra en la Universidad de Heidelberg en Alemania, es parte del Human Brain Project, un proyecto respaldado por la Unión Europea, que tiene 10 años y en el que se ha invertido 1,6 mil millones de dólares, que sirve para entender el funcionamiento interno del cerebro.

La universidad ya tiene un sistema de computación neuromórfico operativo con una oblea de silicona que contiene 200 mil neuronas y 50 millones de sinapsis. En dos años, los investigadores esperan ofrecer un sistema de 20 obleas combinadas con cuatro millones de neuronas análogas, señaló Meier, quien encabeza el proyecto. El diseño altamente paralelo de chips tiene neuronas electrónicas configurables, y la meta es entender las dependencias, sincronización y comunicación entre neuronas y sinapsis, y adoptar esos conocimientos para la computación e informática.

La intención del proyecto no es desarrollar el mejor chip neuronal, sino entender la arquitectura, agregó Meier. Eso podría allanar o pavimentar el camino para los modelos neuromórficos de computación.

Otros esfuerzos de investigación de los chips neuronales incluyen Neurgrid de Stanford y el Spinnaker de la Universidad de Manchester, que forma parte del Human Brain Project de Estados Unidos. HP está desarrollando la tecnología de memoria de memristor, lo que podría fortalecer o reforzar la capacidad de toma de decisiones de una computadora, mediante la comprensión de los patrones de los datos recogidos anteriormente, al igual que los cerebros humanos recolectando recuerdos de una serie de eventos y tratando de comprenderlos.

Es fácil crear teorías, pero lo importante es hacer que los chips se puedan utilizar, que sean utilizables, señaló Guy Paillet, quien obtuvo la patente en 1995 del diseño de circuitos neuronales, junto con IBM y otros. Paillet es el presidente ejecutivo de General Vision, que vende un chip llamado CM1K y está basado en un diseño de red neuronal.

Los esfuerzos de investigación en curso, se centran en las llamadas “spiking neurons” o neuronas de impulsos, las cuales, asegura Paillet, están “cerca de la biología para replicar el modelo de sinapsis”.

Copiar las funciones del cerebro y aplicarlas a la tecnología del chip no es una tarea fácil. El comportamiento de las neuronas es muy difícil de predecir, y hacer un chip que reconecta millones de conexiones es todo un desafío. Además, el cerebro todavía sigue siendo un misterio y los investigadores de la neurociencia están descubriendo nuevos hechos todos los días.

Pero los investigadores de chips neuronales están compartiendo datos y tomando enfoques complementarios, señaló Meier, y agregó que un poquito de competencia entre los compañeros no duele.

 “Esta es una oportunidad de producir una nueva forma de computación y tenemos que hacer todo lo que podamos para hacerlo posible”, indicó Meier.

-Agam Shah, IDG News Service