Chips neurosinápticos: Dharmendra Modha y el IBM Cognitive Computing team

(http://www.modha.org/)

A comienzos del mes de agosto saltó la noticia de que el equipo de IBM, liderado por el ingeniero hindú Dharmendra Modha, había introducido un chip electrónico-llamado SyNAPSE-, capaz de simular la interacción entre un millón de neuronas con sus correspondientes 256 millones de sinapsis. Un chip que contiene la impresionante cifra de 5,4 billones de transistores, apenas consumiendo 70mW. Esta proeza nos parece que hace palidecer incluso los mejores logros salidos en las últimas décadas de la empresa situada en Armonk, como el famoso supercomputador IBM Watson. Se ha pasado en tres años de programar en un chip poco más de 262.000 sinapsis a los más de 250 millones actuales. Y todo ello con un gasto de energía realmente mínimo si lo comparamos con lo que estamos acostumbrados a ver en supercomputadores. Precisamente, uno de los grandes retos de la última década está siendo el imitar el escaso consumo energético del cerebro. ¿Cómo es posible que un órgano tan intrincado y con tantas funciones consuma apenas 100 vatios? Me refiero, obviamente, a su consumo general comparado con el de los dispositivos mecánicos humanos y no a su gasto relativo al total de energía consumida por el cuerpo humano. Pues bien, para dentro de unos años se espera simular un trillón de sinapsis con un gasto energético de apenas 4kW. ¿Y dónde parece estar el secreto de estos reducidos consumos? Los investigadores de IBM, liderados por Modha, hablan de su intención de crear sistemas inteligentes holísticos en los que se combinen funciones lógicas (propias del hemisferio izquierdo) con funciones perceptivas de reconocimiento de patrones (típicas del hemisferio derecho). En definitiva, sistemas que se acerquen cada vez más al funcionamiento real del cerebro humano. Todo esto está muy bien pero, a día de hoy, no deja de ser algo puramente propagandístico. En realidad, de lo que se trata es de superar la vieja arquitectura de von Neumann. Dicha arquitectura genera chips que trabajan constantemente y que se sobrecalientan limitando el rendimiento del sistema. En cambio, en una arquitectura dirigida por eventos hay partes del sistema que pueden permitirse realizar paradas y así reducir el consumo de energía. Una red dirigida hacia eventos conecta los distintos núcleos del sistema y supera el típico "cuello de botella" característico de la arquitectura de von Neumann. Cuando hablamos de orientación hacia eventos nos referimos a la localización y seguimiento de acontecimientos relevantes para el sistema. Por ejemplo, para una función de visión del sistema, quizá nos interese entrenarlo en la localización de autobuses, automóviles y bicicletas que aparezcan en una escena captada por una cámara de vídeo o por los propios sensores de dicho sistema. Se han mencionado en muchas ocasiones los límites impuestos a la nanotecnología por los propios materiales existentes o por el excesivo consumo de energía pero si en los próximos años se sigue en esta progresión sostenida de miniaturización y de aprovechamiento energético, todavía vamos a ser testigos de muchas sorpresas.