1 millón de núcleos para emular al cerebro humano

“Estaba empezando a preguntarme por qué, aunque los procesadores son mucho más rápidos, hay cosas que les resultan difíciles de hacer y que a los humanos nos resultan relativamente fáciles”, dice Ferber.

Comenzó a explorar memorias asociativas y, tratando de resolver sus dificultades con datos inexactos, centró su atención en las redes neuronales.

En 2005, el proyecto SpiNNaker recibió una subvención y el grupo de ingeniería del prof. Ferbera tomó el cerebro biológico como modelos informáticos.

SpiNNaker ahora reside en el edificio de la Universidad de Kilburn en Manchester, que anteriormente se usaba para albergar mainframes a finales de los años sesenta y setenta.

Históricamente, la dificultad para construir computadoras que puedan imitar el cerebro se reduce en gran medida a la conectividad.

Las neuronas son fibras nerviosas que se extienden por todo el cuerpo y en su mayoría terminan en el cerebro.

Cada uno de ellos tiene miles de entradas y miles de salidas.

Los sistemas informáticos se enfrentan a algo similar en una escala similar. “Estaba claro que el gran desafío en la construcción de modelos computacionales de redes neuronales biológicas tenía que ver con el grado de conectividad que se encontraría en biología”, dice Ferber.
Para construir un sistema que se parezca más a un cerebro humano, el equipo de investigación creó un nuevo sistema en un chip.

Las arquitecturas de redes neuronales de picos surgen de cómo funcionan las neuronas en el cerebro: para transmitir una señal de una neurona a otra, el voltaje de su membrana debe cambiar y se debe generar un llamado potencial de acción.

El potencial de acción se convierte en un impulso en la red neuronal de picos.

Usando esta arquitectura, el equipo afirma que SpiNNaker rompe las reglas que siguen las supercomputadoras tradicionales, porque los nodos se comunican usando estos mensajes simples, pulsos (picos), que son inherentemente poco confiables.

“Esta ruptura con el determinismo plantea nuevos desafíos, pero también brinda la oportunidad de descubrir nuevos y poderosos principios de computación masivamente paralela”, dicen.

Después de alcanzar medio millón de núcleos en 2016 como parte del Proyecto Cerebro Humano de la UE, SpiNNAker alcanzó recientemente el millón, lo que le permitió realizar dos billones de acciones por segundo y simular la acción de 200 millones de neuronas en tiempo real.

“SpiNNaker es extremadamente flexible: todos los modelos que usamos para neuronas y sinapsis son pequeños fragmentos de código.

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Si los convirtiera en hardware, serían más pequeños y más eficientes, pero la razón por la que usamos software es porque no existe un acuerdo real de que este sea el modelo correcto, y las diferentes áreas del cerebro probablemente necesitan diferentes modelos y el software nos da flexibilidad ”, dice el prof. Ferber.

Las redes neuronales de Spike están inspiradas en el cerebro. También se espera que, a su vez, puedan arrojar más luz sobre el órgano que están modelando. Esto se debe a que una red neuronal de picos genera impulsos de la misma manera que lo hacen las neuronas reales y transmite información de la misma manera.

Por ejemplo, el sistema SpiNNAker ya se ha utilizado para modelar los ganglios basales, un conjunto de estructuras en el cerebro que ayuda con la elección de patrones de movimiento; cuando decides acercarte a una silla y luego sentarte, estos son los ganglios basales que envían un patrón de movimiento a las piernas, comienzan su trabajo, se detienen ellos cuando llegue a la silla y en su lugar envíe el patrón de asiento a la parte inferior del cuerpo. La esperanza es que al modelar los ganglios basales, los neurocientíficos comprendan mejor lo que hacen y cómo lo hacen.

Y eso no es todo: la ambición más grande es que SpiNNaker se pueda usar para comprender cómo funciona la corteza, la capa externa del cerebro que juega un papel crítico en funciones superiores como el habla y la toma de decisiones. El sistema se utiliza para modelar microcolumnas corticales, grupos de neuronas que atraviesan la corteza.

SpiNNaker también puede ser útil en la industria de la robótica, ya sean robots reales o virtuales.

El Human Brain Project, del cual SpiNNaker forma parte, desarrolla un entorno robótico virtual que la Universidad de Manchester instala en sus servidores.

Esto significa que los usuarios de todo el mundo pueden personalizar un modelo de robot y vincularlo a su red inteligente en SpiNNaker, dice el Prof. Ferber, permitiéndoles observar y controlar su comportamiento de forma remota a través de Internet.

A alta potencia, el consumo de energía puede alcanzar un máximo de 100 kW, pero suele rondar los 1-2 kW.

SpiNNaker ocupa 11 gabinetes en rack de 19 pulgadas, lo que equivale a una máquina de aproximadamente 5 m de largo, 2 m de alto y 1 m de profundidad.

Actualmente simula el uno por ciento del cerebro humano, por lo que el sistema SpiNNaker, que puede dar al robot una cognición a nivel humano, requeriría algo así como un milagro de la ingeniería.

“No tiene sentido pensar que esta es la tecnología que llevará al robot que camina, habla e inteligente de la ciencia ficción”, dice el prof. Ferber, porque necesitará una cabeza del tamaño de un hangar de aviones y una planta de energía nuclear adjunta.

Entonces, para aquellos preocupados de que la computación inteligente pueda convertir a SpiNNaker en una computadora inteligente, probablemente no deberían estar demasiado asustados, al menos no todavía.

 

Por Marcelo Lozano – General Publisher IT Connect Latam

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