Un grupo de la universidad de Tennessee ha creado un chip para que las computadoras inteligentes puedan aprender usando circuitos reprogramables para simular la forma en que funcionan las neuronas de un cerebro.

Los cerebros tienen 100.000 millones de neuronas que procesan y transmiten información, y pueden calcular en paralelo a través de trillones de conexiones, lo que recibe el nombre de sinapsis.

Cada vez es más difícil reducir los chips que alimentan las PC y los dispositivos móviles, por lo que los investigadores están tratando de aplicar la estructura del cerebro a la informática. El sueño de crear computadoras inteligentes ha inspirado el desarrollo de chips exóticos basados ​​en la estructura del cerebro. Algunos investigadores están haciendo microcontroladores de este tipo de componentes que se encuentran en las computadoras de hoy en día.

Es el caso de unos investigadores de la universidad de Tennessee (Knoxville), quienes han fabricado un chip para computadoras inteligentes que puedan aprender. Estos chips están estructurados para descubrir patrones a través de probabilidades y asociación, ayudando con la toma de decisiones. Este grupo está usando circuitos reprogramables llamados FPGA (Field Programmable Gate Arrays) para simular la forma en que funcionan las neuronas y las sinapsis en un cerebro. Estos circuitos se caracterizan por realizar tareas específicas y pueden reprogramarse fácilmente para otras aplicaciones.

Existe mucha cooperación entre los investigadores que se centran en chips que imitan al cerebro. A parte de IBM, quien ha desarrollado uno de los más notables llamado TrueNorth, la investigación de la computación neuromórfica también está en curso en la Universidad de Manchester, la Universidad de Heidelberg en Alemania, la Universidad de Standford y la Universidad de Zhejiang en China.

-IDG.es