Una supercomputadora que entrará en funcionamiento en abril de 2024 rivalizará con la tasa estimada de operaciones en el cerebro humano. según investigadores en Australia. La máquina, llamada DeepSouth, es capaz de realizar 228 billones de operaciones por segundo.
Es la primera supercomputadora del mundo capaz de simular redes de neuronas y sinapsis (estructuras biológicas clave que componen nuestro sistema nervioso) a escala del cerebro humano.
DeepSouth pertenece a un enfoque conocido como computación neuromórfica, que tiene como objetivo imitar los procesos biológicos del cerebro humano. Se ejecutará desde el Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos de la Universidad Western Sydney.
Nuestro cerebro es la máquina informática más asombrosa que conocemos. Al distribuir su
Al proporcionarle potencia de cálculo a miles de millones de pequeñas unidades (neuronas) que interactúan a través de billones de conexiones (sinapsis), el cerebro puede rivalizar con las supercomputadoras más poderosas del mundo, y al mismo tiempo requiere sólo la misma energía que consume la bombilla de una lámpara de refrigerador.
Mientras tanto, las supercomputadoras generalmente ocupan mucho espacio y necesitan grandes cantidades de energía eléctrica para funcionar. Del mundo supercomputadora más poderosa, la Frontera empresarial de Hewlett Packard, puede realizar poco más de un trillón de operaciones por segundo. Cubre 680 metros cuadrados (7,300 pies cuadrados) y requiere 22.7 megavatios 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 neuromórfica tiene como objetivo descubrir los secretos de esta asombrosa eficiencia.
Transistores en los límites
El 30 de junio de 1945, el matemático y físico John von Neumann describió el diseño de una nueva máquina, la 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 estructura fundamental introducida por von Neumann hace casi 80 años. Todos estos tienen distintas unidades de procesamiento y memoria., donde los datos y las instrucciones se almacenan en la memoria y son calculados por un procesador.
Durante décadas, el número de transistores en un microchip se duplicó 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 ahora se están acercando. la escala atómica. En estos tamaños tan 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 y eventualmente detendrá la miniaturización de transistores.
Para superar este problema, los científicos están explorando nuevos enfoques para
informática, empezando por el potente ordenador que todos tenemos escondido en la cabeza, el cerebro humano. Nuestros cerebros no funcionan según el modelo de computadora de John von Neumann. No tienen áreas separadas de computación y memoria.
En cambio, funcionan conectando miles de millones de células nerviosas que comunican información en forma de impulsos eléctricos. La información se puede pasar de una neurona a la siguiente a través de una unión llamada sinapsis. La organización de neuronas y sinapsis en el cerebro es flexible, escalable y eficiente.
Así, en el cerebro (y a diferencia de una computadora), la memoria y la computación están gobernadas por las mismas neuronas y sinapsis. Desde finales de los años 1980, los científicos han estado estudiando este modelo con la intención de importarlo a la informática.
Imitación a la vida
Las computadoras neuromórficas se basan en redes intrincadas de procesadores elementales simples (que actúan como las neuronas y las sinapsis del cerebro). La principal ventaja de esto es que estas máquinas son inherentemente "paralelos".
Esto significa que, como ocurre con las neuronas y las sinapsis, prácticamente todos los procesadores de una computadora pueden funcionar simultáneamente y comunicarse en tándem.
Además, debido a que los cálculos realizados por neuronas y sinapsis individuales son muy simples en comparación con los ordenadores tradicionales, el consumo de energía es mucho menor. Aunque a veces se piensa que las neuronas son unidades de procesamiento y las sinapsis como unidades de memoria, contribuyen tanto al procesamiento como al almacenamiento. En otras palabras, los datos ya están ubicados donde el cálculo los requiere.
Esto acelera la computación del cerebro en general porque no hay separación entre la memoria y el procesador, lo que en las máquinas clásicas (von Neumann) provoca una desaceleración. Pero también evita la necesidad de realizar una tarea específica de acceso a datos desde un componente de la memoria principal, como ocurre en los sistemas informáticos convencionales y consume una cantidad considerable de energía.
Los principios que acabamos de describir son la principal inspiración de DeepSouth. Este no es el único sistema neuromórfico actualmente activo. Vale la pena mencionar el Proyecto Cerebro Humano (HBP), financiado bajo un Iniciativa de la UE. El HBP estuvo operativo de 2013 a 2023 y dio lugar a BrainScaleS, una máquina ubicada en Heidelberg, Alemania, que emula la forma en que funcionan las neuronas y las sinapsis.
escala cerebral Puede simular cómo las neuronas "aumentan", la forma en que un impulso eléctrico viaja a lo largo de una neurona en nuestro cerebro. Esto convertiría a BrainScaleS en un candidato ideal para investigar la mecánica 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 ofrecer una potencia informática sostenible y asequible y permitir a los investigadores evaluar modelos de sistemas neurológicos, son una plataforma ideal para una variedad de aplicaciones. Tienen el potencial de mejorar nuestra comprensión del cerebro y ofrecer nuevos enfoques de la inteligencia artificial.
Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.
Crédito de la imagen: marian anbu juwan / Pixabay
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- Fuente: https://singularityhub.com/2023/12/20/a-new-brain-like-supercomputer-aims-to-match-the-scale-of-the-human-brain/
