La computación clásica podría ser desplazada por la computación neuromórfica, la cual es una tecnología emergente que se enfoca en algo que nos resulta más familiar, pero que es también muy complejo: nuestro cerebro. Esta nueva forma de crear chips podría revolucionar la forma en la que interactuamos con los dispositivos.
En la década de los 60, Carver Mead, ingeniero eléctrico del Instituto de Tecnología de Caltech, creó algoritmos y circuitos integrados con la misma estructura y comportamiento que el sistema nervioso de los animales. Mead comprobó que el comportamiento de los transistores se parece a la manera en la que las neuronas se comunican entre ellas transmitiendo impulsos eléctricos mediante un mecanismo que se conoce como sinapsis neuronal.
La complejidad del cerebro es tanta que la física, la microelectrónica, la biología, las matemáticas y la informática han tenido que colaborar para entenderlo. Desde la décadas de los 60 a la fecha ha pasado mucho, pero se ha avanzado poco. Sin embargo, esto no significa que los avances conseguidos hasta ahora no sean sorprendentes.
La computación neuromórfica, ¿qué es capaz de hacer?
En 2017, Intel, una de las empresas más grandes en la creación de chips y computación, presentó Loihi, un chip neuromórfico fabricado con más de 130 mil neuronas, las cuales le proporcionaban capacidades olfativas y es que este chip neuromórfico sirvió en un estudio de investigación con la Universidad de Cornell para detectar sustancias químicas peligrosas.
Lo sorprendente es que cada una de esas neuronas artificiales puede comunicarse con las miles de neuronas que integran en ese chip, y crear una compleja red de comunicación similar a la de un cerebro biológico.
Esto lo vemos de nuevo en los sucesivos productos presentados por Intel en los siguientes años como Pohoiki Springs una plataforma con 100 millones de neuronas, lo que equivaldría al cerebro de un pequeño mamífero. Si esto se ha conseguido en cuatro años, podemos esperar grandes avances en la siguiente década.
Estos sistemas podrían procesar datos sin una estructura clara y potenciarse con la inteligencia artificial, para tener mejores programas de reconocimiento del habla, diagnósticos médicos, motores de búsqueda más intuitivos o aplicaciones de navegación y logística impulsados por las capacidades de los chips neuromórficos
Las neuronas artificiales prometen ser más rápidas y necesitar menos energía para resolver problemas con los que un microprocesador convencional no se siente tan a gusto.
msb