El Cerebro Humano En Un Chip – Emulando Sinapsis Cerebrales

carlos-cabeza (68)in #castellano • 6 years ago (edited)

El cerebro humano tiene un poder de procesamiento de información verdaderamente fascinante, con un tamaño de un balón de fútbol, posee alrededor de 100 mil millones de neuronas. Capaces de realizar infinidad de tareas cognitivas que hacen funcionar los engranajes de uno de los máquinas orgánicas más poderosas de la naturaleza.

Durante este proceso una sola neurona es capaz de enviar instrucciones a miles de neuronas mediante la sinapsis; unos pequeños espacios por donde los diferentes tipos de neuronas logran comunicarse mediante neurotransmisores, llevando a cabo el impulso nervioso.

La tecnología y las ciencias neurológicas, a pesar de alcanzar niveles increíbles de desarrollo y poder informático, nunca han podido equiparar la capacidad de procesamiento de información del cerebro humano, convirtiéndose en un gran desafío hoy en día, donde pareciera que emular todo el proceso neuronal pareciera imposible.

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Sin embargo, existe un campo emergente de la ciencia neuronal conocido como: “Informática neuromórfica” que trabaja con un tipo de inteligencia artificial avanzada, que busca simular la actividad cerebral mediante el diseño de un hardware cerebral artificial.

Los ingenieros de la MIT han logrado superar varios obstáculos y después de una gigantesca labor, diseñaron un Chip que emula sinapsis artificiales.

Es bien sabido que los chips computacionales trabajan mediante un lenguaje binario, por el cual es trasmitida la información, codificando en Ceros (0) y Unos (1), como señales de encendido y apagado.

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Durante la transmisión de instrucciones por medio de la sinapsis, las neuronas usan muchas veces mensajeros químicos, pero en ocasiones son utilizadas señales eléctricas en forma de Iones que fluyen entre las células.

Por medio del proceso de reconocimiento de patrones o en las tareas de aprendizaje, el cerebro activa trillones de estas sinapsis, lo que hace muy complejo para cualquier hardware simular estos procesos.

La computación neuromórfica buscaría copiar este proceso de forma analógica, replicando este comportamiento del cerebro donde la sinapsis se activa a partir del flujo de iones.

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Para tener una idea de lo que significa replicar el funcionamiento de un cerebro humano por una computadora, debemos saber que en el 2013 el señor Markus Diesmann, junto a un equipo del Instituto de Neurociencia y Medicina en Jülich, diseñó la computadora K, usando un software de simulación NEST, logró replicar el funcionamiento de 1,73 mil millones de neuronas conectadas por 10,4 billones de sinapsis.

Este poderoso hardware utilizó 82,944 procesadores y un petabyte (1 millón de gigas) de memoria principal, el equivalente a casi 250,000 computadoras de escritorio en ese momento.

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Sin embargo, los resultados de esta súper computadora fueron minúsculos, alcanzando solo el equivalente al 1% del poder del cerebro humano.

Los investigadores del MIT han logrado diseñar un chip de sinapsis artificiales que funciona de forma analógica, intercambiando una matriz de señales o "pesos", que se asemeja a los diferentes tipos y cantidades de iones que fluyen entre las neuronas durante la sinapsis.

Usando silicio monocristalino, los científicos crearon este chip neuromórfico, que procesa de forma eficiente millones de cómputos paralelos, permitiendo controlar de forma precisa la intensidad de corriente que fluye a lo largo de ellas, igual que el flujo de iones que viaja entre las neuronas.

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Anteriormente, los elementos usados en los “cerebro en un chip” usaban dos capas conductoras separadas por un "medio de conmutación" amorfo, o espacio similar a la sinapsis. Cuando estos elementos se encienden, los iones fluyen a través del medio de conmutación para crear pequeños filamentos conductores para simular el peso sináptico, y la intensidad de la señal entre las neuronas.

Debido al medio de construcción de estos medios de conmutación, que utilizan materiales amorfos, se ha hecho muy difícil controlar el flujo de iones entre las neuronas, careciendo de estructuras definidas para viajar, y teniendo un número de rutas para viajar.

"Una vez que aplica un poco de voltaje para representar algunos datos con su neurona artificial, tiene que borrar y poder escribir de nuevo de la misma manera"

"Pero en un sólido amorfo, cuando escribes de nuevo, los iones van en direcciones diferentes porque hay muchos defectos. Esta corriente está cambiando y es difícil de controlar. Ese es el mayor problema: la falta de uniformidad de la sinapsis artificial". Dijo el investigador principal, Jeehwan Kim .

Para solucionar este inconveniente, el equipo diseñó un entramado de componentes de silicio-germanio de 25 nanómetros de ancho. Esta estructura posee canales unidimensionales a través de los cuales pueden fluir los iones. Esto garantiza que las señales viajen por la misma ruta cada vez.

Como prueba final de la simulación, el equipo usó una tarea real, simulando todas sus características. La tarea escogida fue el reconocimiento de escritura manual, usando una simulación por computadora de una red neuronal artificial usando sinapsis artificiales.

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Los resultados fueron más que satisfactorios, ya que el chip reconoció las muestras de escritura con un 95% de precisión. El equipo se encuentra trabajando en la creación de un hardware que sea capaz de realizar la tarea de reconocimiento de escritura a mano, como lo hace nuestro cerebro.

Este nuevo enfoque representa un gran paso adelante en el campo de la investigación y la creación de redes neuronales capaces de replicar con gran exactitud los complejos procesos que lleva acabo nuestro cerebro.

Fuentes: 1 - 2 - 3 - 4