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Debuta una máquina con un millón de procesadores que imita al cerebro

Debuta una máquina con un millón de procesadores que imita al cerebro

La supercomputadora neuromórfica más grande del mundo, diseñada para funcionar como un cerebro humano y equipada con su núcleo de procesador de un millón de unidades, se ha activado por primera vez.

La nueva máquina ‘Spiking Neural Network Architecture’ o ‘SpiNNaker’ es capaz de completar más de 200 millones de acciones por segundo, con cada uno de sus chips dotado con 100 millones de transistores.

Para llegar a este punto, se han tardado 20 años en la concepción y más de 10 años en la construcción.

La máquina SpiNNaker, que fue diseñada y construida en la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad de Manchester, puede modelar más neuronas biológicas en tiempo real que cualquier otra máquina en el planeta.

Las neuronas biológicas son células cerebrales básicas presentes en el sistema nervioso que se comunican principalmente al emitir “picos” de energía electroquímica pura. La computación neuromórfica utiliza sistemas informáticos a gran escala que contienen circuitos electrónicos para imitar estos picos en una máquina.

SpiNNaker es único porque, a diferencia de las computadoras tradicionales, no se comunica enviando grandes cantidades de información desde el punto A al B a través de una red estándar. En su lugar, imita la arquitectura de comunicación masivamente paralela del cerebro, enviando miles de millones de pequeñas cantidades de información simultáneamente a miles de destinos diferentes.

Steve Furber, profesor de Ingeniería Informática, quien concibió la idea inicial de una computadora de este tipo, dijo: “SpiNNaker vuelve a pensar por completo cómo funcionan las computadoras convencionales. Básicamente, hemos creado una máquina que funciona más como un cerebro que una computadora tradicional, lo cual es extremadamente emocionante.

“El objetivo final del proyecto siempre ha sido un millón de núcleos en una sola computadora para aplicaciones de modelado cerebral en tiempo real, y ahora lo hemos logrado, lo cual es fantástico”.

Los creadores de la computadora finalmente tienen como objetivo modelar hasta mil millones de neuronas biológicas en tiempo real y ahora están un paso más cerca. Para dar una idea de la escala, un cerebro de ratón consta de alrededor de 100 millones de neuronas y el cerebro humano es 1.000 veces más grande que eso.

Mil millones de de neuronas es el 1% de la escala del cerebro humano, que consiste en poco menos de 100.000 millones de células cerebrales, o neuronas, que están altamente interconectadas mediante aproximadamente 1 trillón de sinapsis (que es 1 con 15 ceros).

Entonces, –explica la Universidad de Manchester en un comunicado– ¿qué es una computadora con un procesador de un millón de núcleos que imita la forma en que funciona un cerebro? Uno de sus usos fundamentales es ayudar a los neurocientíficos a comprender mejor cómo funciona nuestro propio cerebro. Lo hace ejecutando simulaciones en tiempo real a gran escala que simplemente no son posibles en otras máquinas.

Por ejemplo, SpiNNaker se ha utilizado para simular procesos de alto nivel en tiempo real en una gama de redes cerebrales aisladas. Esto incluye un modelo de 80.000 neuronas de un segmento de la corteza, la capa externa del cerebro que recibe y procesa la información de los sentidos.

También ha simulado una región del cerebro llamada los ganglios basales, un área afectada por la enfermedad de Parkinson, lo que significa que tiene un gran potencial para avances neurológicos en la ciencia, como las pruebas farmacéuticas.

El poder de SpiNNaker incluso se ha aprovechado recientemente para controlar un robot, el SpOmnibot. Este robot utiliza el sistema SpiNNaker para interpretar información visual en tiempo real y navegar hacia ciertos objetos mientras ignora otros.

El profesor Furber agregó: “los neurocientíficos ahora pueden usar SpiNNaker para ayudar a descubrir algunos de los secretos de cómo funciona el cerebro humano ejecutando simulaciones a gran escala sin precedentes. También funciona como un simulador neural en tiempo real que permite a los robotistas diseñar redes neuronales a gran escala en robots móviles para que puedan caminar, hablar y moverse con flexibilidad y poca energía”.

Fuente: EP

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