Aunque nos impresionen las proezas de cálculo de las supercomputadoras, ni la más potente del mundo es capaz de superar al cerebro humano en bastantes de sus funciones, entre ellas la autoconsciencia, una capacidad tan compleja que los humanos seguimos debatiendo cómo definirla exactamente, y que, de algún modo, marca la frontera entre un ser y una máquina.
El cerebro humano es una máquina portentosa. Concentradas de manera asombrosa dentro del pequeño órgano se hallan alrededor de 100.000 millones de neuronas. En cualquier momento dado, una neurona individual puede transmitir instrucciones a miles de otras neuronas a través de las sinapsis, las conexiones entre ellas. Existen más de 100 billones de sinapsis que median en la señalización neuronal en el cerebro, fortaleciendo algunas conexiones y recortando al mismo tiempo otras, en un proceso que permite al cerebro reconocer patrones, recordar hechos, y llevar a cabo otras tareas de aprendizaje.
Los investigadores en el novedoso campo de la computación neuromórfica han intentado diseñar chips de ordenador que funcionen como el cerebro humano. En vez de llevar a cabo computaciones basadas en señalización binaria (on/off, equivalente a cero/uno), como hacen los chips digitales de hoy en día, los elementos de un "cerebro en un chip" funcionarían de un modo analógico, intercambiando un gradiente de señales, o "pesos", de forma muy parecida al modo de actuar de las neuronas, las cuales se activan de formas muy variadas dependiendo del tipo y cantidad de iones que fluyen a través de una sinapsis.
De esta forma, los pequeños chips neuromórficos podrían, como el cerebro, procesar eficientemente millones de flujos de computaciones paralelas que actualmente son solo posibles con grandes supercomputadoras equipadas con multitud de procesadores. Sin embargo, la sinapsis neural ha sido un obstáculo notable en el camino hacia tal inteligencia artificial portátil, debido a que ha sido particularmente complicado reproducirla en hardware.
La situación parece que va a cambiar a partir de ahora, gracias al equipo de Jeehwan Kim, Shinhyun Choi y Scott H. Tan, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, que ha diseñado una sinapsis artificial en la cual se puede controlar con precisión la corriente eléctrica fluyendo a través de ella, de modo similar a la forma en que los iones fluyen entre las neuronas. El equipo ha construido un pequeño chip con sinapsis artificiales, hecho de silicio germanio. En las simulaciones, los investigadores han comprobado que el chip y sus sinapsis se pueden utilizar para reconocer, con un 95 por ciento de precisión, muestras de escritura trazada a mano.
El diseño es un gran paso adelante hacia la construcción de chips neuromórficos para sistemas portátiles y de bajo consumo destinados a usarse en el reconocimiento de patrones y otras tareas de aprendizaje.
En el trabajo de investigación y desarrollo también han participado Zefan Li, Yunjo Kim, Chanyeol Choi y Hanwool Yeon, del MIT, así como Pai-Yu Chen y Shimeng Yu, de la Universidad Estatal de Arizona en Estados Unidos.
Fuente NCYT