Informatica

Científicos Logran Acercarse a los Limites del Cerebro

Crédito: CC0 Public Domain

Consiguen construir circuitos que copian las funciones de las células neuronales.

Por primera vez, varios científicos han construido un solo dispositivo electrónico que es capaz de copiar las funciones de las células neuronales del cerebro. Luego conectar 20 de ellas para realizar un cálculo complicado. Este trabajo muestra que es científicamente posible hacer una computadora avanzada que no dependa de transistores para calcular y que use mucha menos energía eléctrica que los centros de datos actuales.

Estas investigaciones, que comenzaron en el 2004, estuvieron motivadas por dos preguntas. ¿Se puede construir un solo elemento electrónico, el equivalente a un transistor o interruptor, que realice la mayoría de las funciones conocidas de las neuronas en un cerebro? Si es así, ¿se podría usarla como un componente básico para construir computadoras útiles?

Las neuronas están muy bien afinadas, al igual que los elementos electrónicos que las emulan. El coautor de un artículo de investigación en el 2013 establecía en principio lo que había que hacer. El afirmo que a su colega Suhas Kumar y a otros les tomó cinco años de cuidadosa exploración para obtener exactamente la composición y estructura del material adecuadas para producir la propiedad necesaria predicha por la teoría.

Kumar luego dio un gran paso más allá y construyó un circuito con 20 de estos elementos conectados entre sí a través de una red de dispositivos que pueden programarse para tener capacitancias particulares o capacidades para almacenar carga eléctrica. Luego, asignó un problema matemático a las capacitancias en la red, lo que le permitió usar el dispositivo para encontrar la solución a una versión pequeña de un problema que es importante en una amplia gama de análisis modernos.

El ejemplo simple que usamos fue observar las posibles mutaciones que se han producido en una familia de virus comparando partes de su información genética.

El rendimiento de las computadoras está llegando rápidamente a un límite porque el tamaño del transistor más pequeño en los circuitos integrados se acerca ahora a los 20 átomos de ancho. Los principios más pequeños y físicos que determinan el comportamiento del transistor ya no se aplican. Existe una competencia de alto riesgo para ver si alguien puede construir un transistor mucho mejor, un método para apilar transistores o algún otro dispositivo que pueda realizar las tareas que actualmente requieren miles de transistores .

Esta búsqueda es importante porque la gente se ha acostumbrado a la mejora exponencial de la capacidad y la eficiencia informática de los últimos 40 años, y muchos modelos de negocios y nuestra economía se han construido sobre esta expectativa. Los ingenieros e informáticos han construido máquinas que recopilan enormes cantidades de datos, que es el mineral del que se refina el producto más valioso, la información. El volumen de esos datos casi se duplica cada año, lo que supera la capacidad de las computadoras actuales para analizarlos.

La teoría fundamental de la función neuronal fue propuesta por primera vez por Alan Hodgkin y Andrew Huxley hace unos 70 años, y todavía se utiliza en la actualidad. Es extraordinariamente complejo y difícil de simular en una computadora, y solo recientemente ha sido reanalizado e incluido en las matemáticas de la teoría moderna de dinámica no lineal por Leon Chua.

El autor afirmo que se inspiró en este trabajo y ha pasado gran parte de los últimos 10 años aprendiendo las matemáticas necesarias y descubriendo cómo construir un dispositivo electrónico real que funcione como predice la teoría.

Hay numerosos equipos de investigación de todo el mundo que tienen diferentes enfoques para la construcción un dispositivo que se asemeje al cerebro, o chips de computadoras neuro mórficos.

El desafío tecnológico ahora es escalar nuestra demostración de prueba de principios a algo que pueda competir con los gigantes digitales de hoy.

Fuente: R. Stanley Williams, The Conversation.

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