Una supercomputadora que entrará en funcionamiento en abril de 2024 rivalizará con el ritmo estimado de operaciones en el cerebro humano. Según investigadores de Australia. La máquina, llamada DeepSouth, es capaz de realizar 228 billones de operaciones por segundo.
Se trata del primer superordenador del mundo capaz de simular redes de neuronas y sinapsis (las principales estructuras biológicas que forman nuestro sistema nervioso) a nivel del cerebro humano.
DeepSouth pertenece al enfoque Conocida como computación neuronal., que tiene como objetivo simular los procesos biológicos del cerebro humano. Se ejecutará desde el Centro Internacional de Sistemas Neurales de la Universidad Western Sydney.
Nuestro cerebro es la máquina informática más asombrosa que conocemos. Al distribuirlo
Desde potencia de cálculo hasta miles de millones de pequeñas unidades (neuronas) que interactúan a través de billones de conexiones neuronales (sinapsis), el cerebro puede rivalizar con las supercomputadoras más poderosas del mundo, y al mismo tiempo requiere sólo la misma energía que la bombilla de un refrigerador.
Mientras tanto, las supercomputadoras generalmente ocupan mucho espacio y requieren grandes cantidades de energía eléctrica para funcionar. La supercomputadora más poderosa del mundo, Frontera empresarial de Hewlett Packard, puede realizar un poco más de un trillón de operaciones por segundo. Tiene una superficie de 680 metros cuadrados (7.300 pies cuadrados) y requiere 22,7 MW para funcionar.
Nuestro cerebro puede realizar el mismo número de operaciones por segundo con sólo 20 vatios de potencia y un peso de sólo 1,3 a 1,4 kilogramos. Entre otras cosas, la computación neuronal tiene como objetivo descubrir los secretos de esta asombrosa eficiencia.
Transistores en la frontera
El 30 de junio de 1945, el matemático y físico Juan von Neumann Descripción del nuevo diseño del dispositivo. Computadora automática electrónica variable discreta (Edvac). Esto definió efectivamente la computadora electrónica moderna tal como la conocemos.
Mi teléfono inteligente, la computadora portátil que estoy usando para escribir este artículo y la supercomputadora más poderosa del mundo comparten la misma arquitectura básica introducida por von Neumann hace casi 80 años. Todos tienen módulos de memoria y procesamiento premium.Donde los datos y las instrucciones se almacenan en la memoria y el procesador los calcula.
Durante décadas, el número de transistores en un microchip se ha duplicado aproximadamente cada dos años, Una observación conocida como Ley de Moore. Esto nos permitió tener ordenadores más pequeños y baratos.
Sin embargo, los tamaños de los transistores se están acercando ahora a la escala atómica. En estos tamaños pequeños, la generación excesiva de calor es un problema, al igual que un fenómeno llamado túnel cuántico, que interfiere con el funcionamiento de los transistores. esto se esta desacelerando Con el tiempo dejará de miniaturizar el transistor.
Para superar este problema, los científicos están explorando nuevas formas de abordarlo.
La informática, empezando por el potente ordenador que todos escondemos en la cabeza: el cerebro humano. Nuestros cerebros no funcionan según el modelo informático de John von Neumann. No tienen áreas separadas para computación y memoria.
En cambio, funcionan conectando miles de millones de neuronas que transmiten información en forma de impulsos eléctricos. La información se puede pasar de De una célula nerviosa a otra a través de una conexión llamada sinapsis. La organización de neuronas y sinapsis en el cerebro es flexible, escalable y eficiente.
Por tanto, en el cerebro -y a diferencia de un ordenador- la memoria y el cálculo están regidos por las mismas neuronas y sinapsis. Desde finales de los años 80, los científicos han estado estudiando este modelo con el objetivo de importarlo a la informática.
Imitación de vida
Las computadoras neuronales dependen de redes complejas de preprocesadores simples (que actúan como neuronas y sinapsis en el cerebro). La principal ventaja de esto es que estas máquinas Es inherentemente «paralelo».
Esto significa que, Como es el caso de las neuronas y las sinapsis.Es probable que casi todos los procesadores de una computadora funcionen simultáneamente y se comuniquen uno al lado del otro.
Además, debido a que los cálculos realizados por neuronas y sinapsis individuales son tan simples en comparación con los ordenadores tradicionales, el consumo de energía es un orden de magnitud menor. Aunque a veces se considera a las neuronas como unidades de procesamiento y a las sinapsis como unidades de memoria, contribuyen tanto al procesamiento como al almacenamiento. En otras palabras, los datos ya existen donde el cálculo los requiere.
Esto acelera el proceso informático general del cerebro porque no hay separación entre la memoria y el procesador, lo que provoca ralentizaciones en las máquinas clásicas (von Neumann). Pero también evita la necesidad de realizar la tarea específica de acceder a datos desde un componente de la memoria principal, como ocurre en los sistemas informáticos tradicionales y consume mucha energía.
Los principios que acabamos de describir son la principal inspiración para DeepSouth. Y este no es el único sistema nervioso activo actualmente. vale la pena mencionarlo Proyecto Cerebro Humano (HBP)financiado bajo Iniciativa de la Unión Europea. El proyecto HBP estuvo en marcha entre 2013 y 2023 y dio lugar a BrainScaleS, una máquina en Heidelberg, Alemania, que imita la forma en que funcionan las neuronas y las sinapsis.
escala cerebral Puede imitar cómo las neuronas «aumentan», que es la forma en que los impulsos eléctricos viajan a lo largo de una célula nerviosa en nuestro cerebro. Esto convertiría a BrainScaleS en un candidato ideal para estudiar los mecanismos de los procesos cognitivos y, en el futuro, los mecanismos subyacentes a enfermedades neurológicas y neurodegenerativas graves.
Debido a que están diseñadas para imitar cerebros reales, las computadoras neuromórficas podrían ser el comienzo de un punto de inflexión. Al proporcionar potencia informática asequible y sostenible y permitir a los investigadores evaluar modelos de sistemas neuronales, es una plataforma ideal para una variedad de aplicaciones. Tienen el potencial de mejorar nuestra comprensión del cerebro y ofrecer nuevos enfoques a la inteligencia artificial.
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Credito de imagen: Marianne Anbu Joan / Pixabay
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