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 departamento de Defensa de EEUU ha invertido decenas de millones en los chips ‘neuromórficos’
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.
El nuevo microchip se llama TrueNorth e imita el funcionamiento de las neuronas
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.
Para algunos especialistas el chip no rompe ningún paradigma, y además no aprende.
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".
El único límite es el dinero, no la imaginación, asegura Modha
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: A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface" (P.A. Merolla et al, Science) | The Brain Chip (Robert F. Service, Science) | IBM reveals 'brain-like' chip with 4,096 cores (Wired UK)
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