Los nuevos chips de IBM calculan más como nosotros

Un microchip con tanta capacidad cerebral como un gusano de jardín puede no parecer muy impresionante, en comparación con los chips increíblemente rápidos de las computadoras personales modernas. Pero un nuevo microchip fabricado por investigadores de IBM representa un hito. A diferencia de un chip ordinario, imita el funcionamiento de un cerebro biológico, una hazaña que podría abrir nuevas posibilidades en la computación.

Juegos mentales: Un nuevo chip de IBM lee la letra de un investigador.

Dentro del cerebro, la información se procesa en paralelo y la computación y la memoria están entrelazadas. Cada neurona está conectada a muchas otras y la fuerza de estas conexiones cambia constantemente a medida que el cerebro aprende. Se cree que estas dinámicas son cruciales para el aprendizaje y la memoria, y son lo que los investigadores buscaron imitar en el silicio. Los chips convencionales, por el contrario, procesan un bit tras otro y derivan información entre un procesador discreto y componentes de memoria. Cuanto mayor es el problema, mayor es la cantidad de bits que deben mezclarse.



Los investigadores de IBM han construido y probado dos chips de demostración que almacenan y procesan información de una manera que imita un sistema nervioso natural. La compañía dice que estos primeros chips podrían ser los componentes básicos de algo mucho más ambicioso: una computadora del tamaño de una caja de zapatos que tiene aproximadamente la mitad de la complejidad de un cerebro humano y consume solo un kilovatio de energía. Esto se está desarrollando con $ 21 millones en fondos de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, en colaboración con varias universidades.

Los investigadores de la compañía y sus colaboradores académicos presentarán dos trabajos el próximo mes en el Circuitos integrados personalizados conferencia en San José, California, que muestra que los diseños de chips tienen requisitos de energía muy bajos y funcionan con software de imitación de circuitos neuronales. En un experimento, un núcleo neuronal, como se llama a los nuevos chips, aprende a jugar Pong; en otro, aprende a conducir un automóvil en una simple pista de carreras; y en otro aprende a reconocer imágenes.

Las computadoras convencionales se han vuelto muy poderosas, pero requieren enormes cantidades de capacidad y potencia para imitar tareas que los humanos dan por sentadas. El sistema informático Watson de IBM, por ejemplo, superó a dos de los mejores ¡Peligro! jugadores en un partido este febrero. Pero necesitaba 16 terabytes de memoria y un grupo de servidores tremendamente poderosos para hacerlo.

El cerebro ha resuelto estos problemas de manera brillante, con solo 10 vatios de potencia, dice Kwabena Boahen , profesor de bioingeniería en la Universidad de Stanford que actualmente no participa en el proyecto de IBM. Una máquina con la inteligencia que tenemos podría leer y hacer conexiones, extraer información y darle sentido, en lugar de simplemente hacer coincidencias.

Sin embargo, es controvertido cómo debería diseñarse una computadora cognitiva de este tipo y cómo debería funcionar. Después de todo, los biólogos todavía no comprenden cómo funciona el cerebro.

IBM ha publicado solo detalles limitados sobre el funcionamiento y el rendimiento de sus nuevos chips. Pero el líder del proyecto Dharmendra Modha dice que los chips van más allá del trabajo previo en esta área al imitar dos aspectos del cerebro: la proximidad de las partes responsables de la memoria y la computación (imitadas por el hardware) y el hecho de que las conexiones entre estas partes se pueden hacer y deshacer, y volverse más fuertes o más débil con el tiempo (logrado por el software).

Los nuevos chips contienen transistores digitales de 45 nanómetros construidos directamente sobre una matriz de memoria. Es como tener almacenamiento de datos al lado de cada puerta lógica dentro del procesador, dice el científico informático de la Universidad de Cornell Rajit Manohar , que colabora con IBM en diseños de hardware. Críticamente, esto significa que los chips consumen 45 picojulios por evento, imitando la transmisión de un pulso en una red neuronal. Eso es aproximadamente 1,000 veces menos energía que la que consume una computadora convencional, dice Gert Cauwenberghs , director del Instituto de Computación Neural de la Universidad de California, San Diego.

Hasta ahora, el equipo de IBM ha demostrado solo software muy básico en estos chips, pero han sentado las bases para ejecutar software más complejo en computadoras más simples de lo que era posible en el pasado. En 2009, el grupo de Modha realizó simulaciones de una red neuronal tan compleja como el cerebro de un gato en una supercomputadora. Se cortaron los dientes en simulaciones masivas, dice Michael Arbib , director del Proyecto Cerebro de la USC. Ahora han creado chips que pueden facilitar [ejecutar software de computación cognitiva], pero aún no lo han probado, dice.

El grupo de Modha comenzó modelando un sistema de complejidad similar a un ratón, luego trabajó hasta una rata, un gato y finalmente un mono. Cada vez tuvieron que cambiar a una supercomputadora más potente. Y no pudieron ejecutar las simulaciones en tiempo real, debido a la separación entre la memoria y el procesador que los nuevos diseños de chips pretenden superar. El nuevo hardware debería ejecutar este software más rápido, usando menos energía y en un espacio más pequeño. Nuestro objetivo final es un sistema de computación cognitiva a escala humana, dice Modha.

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