La compañía IBM presenta TrueNorth, un chip de 4.096 núcleos
que funciona como un millón de neuronas y se inspira, según dicen, en el
funcionamiento del cerebro humano. ¿Estamos ante un gran salto tecnológico en
la forma de construir ordenadores o solo es un pasito más en lo que ya sabemos?
Los expertos tienen sus dudas.
Nuestra forma de construir computadoras está ante un cuello
de botella. Algunos especialistas consideran que la arquitectura de von
Neumann, el paradigma que nos ha permitido construir nuestros ordenadores desde
hace 70 años, está obsoleta y hay que buscar otra forma de manejar y almacenar
los datos. La estructura de los dispositivos actuales consta de dos partes: por
un lado la memoria y por otro la capacidad de procesamiento, y la necesidad de
combinar ambas entradas provoca una especie de atasco.
Los chips de última generación tienen ya unas dimensiones de
unos poco nanómetros y se mueven cerca de los límites de la física. Por eso, y
a falta de que alguien se saque de la manga la computación cuántica, algunos
investigadores están poniendo el esfuerzo en crear máquinas capaces de computar
de otra manera.
El equipo de Dharmendra Modha, de la compañía IBM, trabaja
en el desarrollo de chips "neuromórficos". Esto quiere decir que los
procesadores tratan de imitar el funcionamiento del cerebro humano, que no base
su funcionamiento en la velocidad de transmisión sino en la complejidad de la
red distribuida. Si se consiguiera algo así, la capacidad de los equipos se
multiplicaría, y el principal interesado es el departamento de Defensa de EEUU
que, a través de la agencia Darpa, está invirtiendo decenas de millones de
dólares en la investigación.
Los primeros pasos en este campo consistieron en utilizar
las computadoras más potentes para imitar al cerebro humano. En 2012, por
ejemplo, el equipo de Modha utilizó un supercomputador llamado 'Secuoya' del
laboratorio nacional de Livermore para emular el funcionamiento de 500.000
millones de neuronas y 100 billones de sinapsis. En la operación se usaron un
millón y medio de procesadores y 1,5 petabytes de memoria y aún así solo se
consiguió alcanzar un 1/1500 de la
velocidad de procesamiento de un cerebro de verdad. Si el experimento se
hubiera hecho a la escala de un encéfalo humano, explica Modha, habrían hecho
falta 12 gigavatios de electricidad, el equivalente al consumo eléctrico de las
ciudades de Los Ángeles y Nueva York a la vez.
Pero en los últimos meses los ingenieros de IBM han trabajado
en otra estrategia que presentaban esta misma semana en la revista Science. El
microchip se llama TrueNorth y contiene 4.096 núcleos que imitan la actividad
de un millón de neuronas humanas y 256 millones de sinapsis. La diferencia
fundamental con los anteriores sistemas es que la red ya no almacena los datos
en un soporte físico como antes, sino que los codifica en forma de patrones de
pulsos, igual que hace nuestro cerebro. Y el consumo de energía es
infinitamente menor. Cada procesador, como las neuronas, se activa en
determinados momentos y se conecta con miles de compañeros, y su potencial no
consiste en almacenar nada sino en formar parte de una red.
Cuando se pone en funcionamiento, TrueNorth es capaz de
realizar una de las tareas en las que nuestro cerebro es más eficiente y que
resultan más difíciles de reproducir en Inteligencia Artificial: identificar
imágenes. Cuando le ponen delante un vídeo en el que aparecen coches,
ciclistas, autobuses y viandantes, TrueNorth es capaz de identificar a cada uno
individualmente y marcarlo en la pantalla con un color. "Es capaz de
identificar cualquier cosa", explica Modha en una entrevista en Science. Y
mientras hablan un ciclista se baja de la bici y el ordenador pasa a marcarle
con el color del peatón.
Impresionante, ¿no? Pues parece que no suficiente. Para
algunos especialistas la capacidad de reconocer cinco categorías de objetos
(para lo cual hay que programarlo de antemano) palidece frente al software de
algunas compañías, como el caso de Google, cutos programas identifican miles de
categorías de objetos. Por otro lado, como se preguntan en Wired, ¿está
trabajando Truenorth realmente como un cerebro? Sus creadores aseguran que sí,
porque no hay CPU ni almacenamiento, todo se procesa en tiempo real, pero que
sepamos, a diferencia del cerebro, parece que de momento no puede aprender.
Todo lo que el ordenador conserva para la próxima ocasión sigue sucediendo
fuera de la red, en ordenadores tradicionales.
"El componente de von Neumann está haciendo todo el trabajo del
cerebro", asegura Nayaran Srinivasa, investigador de HRL, "así que en
ese sentido no está rompiendo ningún paradigma".
Aún así, cada núcleo de TrueNorth es 15 veces más pequeño
que la anterior generación y consume un centésima parte de la energía. Con la
nueva arquitectura, los chips son más de mil veces más eficientes que los
convencionales y el equipo de Modha está esperando a añadir más módulos y
multiplicar su poder. “El único límite es el dinero, no la imaginación”,
asegura. Entre sus planes está aprovechar este potencial de computación para
desarrollar nuevas aplicaciones, como una que permita monitorizar las imágenes
de la ciudad y transmitir información en tiempo real sobre el entorno a
personas invidentes. Sea o no el principio de una nueva era de la computación, los chips
neuromórficos ya parecen tener un futuro prometedor.
Referencias:http://vozpopuli.com/next/47896-va-a-cambiar-este-hombre-la-historia-de-la-computacion
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