El chip podría transformar la movilidad y el Internet de las Cosas a través de la percepción sensorial.

 

Por Alex Knapp

 

PUBLICIDAD

“Tengo en la mano un chip con un millón de neuronas, 256 millones de sinapsis y 4,096 núcleos. Con 5,400 millones de transistores, es el chip más grande que IBM ha construido.”

El doctor Dharmendra S. Modha suena realmente animado mientras platicamos por teléfono. Ésta es la tercera vez que he hablado con él acerca de su proyecto a largo plazo: un proyecto de IBM con el objetivo de crear un nuevo tipo de chip de cómputo, SyNAPSE, cuya arquitectura está inspirada en el cerebro humano. Este nuevo chip es un gran éxito de ese proyecto.

Sin embargo, “inspirada” es la palabra clave. La arquitectura del chip se basa en la estructura de nuestro cerebro, pero de una forma muy simplificada. No obstante, dentro de esa arquitectura se encuentran algunas impresionantes ventajas de las computadoras de hoy. Por un lado, a pesar de ser el chip más grande de IBM, consume sólo una pequeña cantidad de electricidad —unos 63 mW—, una fracción de la energía consumida por el chip en una laptop promedio.

Es más, el nuevo chip también es escalable y hace posible redes neuronales más grandes al conectar varios chips a la vez. Los detalles detrás de la investigación se publicaron hace unas horas en la revista Science.

IBM_SyNAPSE_20140807_001

“En 2011 teníamos un chip con un núcleo. Ahora lo hemos escalado a 4,096 núcleos, al tiempo que redujimos el área de cada núcleo 15 veces y aumentamos el poder 100 veces”, me dijo Modha.

Cada núcleo del chip ha sido modelado a partir de una versión simplificada de la arquitectura neuronal del cerebro. El núcleo contiene 256 “neuronas” (procesadores), 256 “axones” (memoria) y 64,000 “sinapsis” (comunicaciones entre neuronas y axones). Ésta estructura es una salida radical de la arquitectura de Von Neumann, que es la base de prácticamente todas las computadoras hoy en día (incluyendo la que estás usando para leer esto).

El trabajo en este proyecto inició en 2008 con la colaboración entre IBM y varias universidades. El proyecto ha recibido fondos por 53 millones de dólares (mdd) de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA). El primer prototipo del chip fue desarrollado en 2011 y en 2013 fue lanzado un kit de lenguaje de programación y desarrollo.

“Este nuevo chip proporcionará una poderosa herramienta para los investigadores que estudian los algoritmos que usan simulaciones neuronales”, me dijo el doctor Terrence J. Sejnowski, quien encabeza el Laboratorio de Neurobiología Computacional en el Instituto Salk. Él no está vinculado al proyecto de IBM, pero está familiarizado con la tecnología. “Sabemos que existen este tipo de algoritmos, ya que el cerebro usa las neuronas enriquecidas y puede superar todos los enfoques existentes, con un presupuesto de potencia de 20 watts, menos que una computadora portátil.”

Sin embargo, es importante señalar que el sistema de sinapsis no reemplazará a las computadoras de hoy día; más bien está diseñado para complementarlas. Modha las comparó con los coprocesadores que se usan en las computadoras de alto rendimiento para ayudarles a procesar datos más rápidamente. O, en un giro más poético, llamó al SyNAPSE un “hemisferio derecho” en comparación con la arquitectura de “hemisferio izquierdo” usado en las computadoras de hoy.

“Las máquinas de Von Neumann actuales son procesadores de datos rápidos y simbólicos. SyNAPSE es lenta, multisensorial, y mejor en el reconocimiento de datos de sensores en tiempo real”, dijo.

holi

Así que para procesar grandes cifras y hacer labores computacionales todavía necesitaremos computadoras convencionales. En donde estas computadoras “cognitivas” hacen su entrada es en  el análisis y el discernimiento de patrones en esos datos. Algunas aplicaciones clave incluyen el reconocimiento visual de patrones, algo que el doctor Modha enfatiza será muy útil para aplicaciones como los coches autónomos.

Como Sejnowski me dijo: “El futuro es encontrar un camino para desarrollar cómputo de bajo consumo energético que resuelva problemas de detección y movimiento, lo que nosotros hacemos tan bien y las computadoras hacen con torpeza.”

Y eso es lo que IBM está tratando de hacer con SyNAPSE, encontrar patrones que las computadoras normales no pueden. Como Modha afirma: “Google Maps puede trazar tu ruta, pero SyNAPSE puede ver si hay un bache.”

Lo que da a SyNAPSE una ventaja en el reconocimiento de patrones es que, a diferencia de una computadora tradicional, que procesa datos de forma secuencial, su arquitectura inspirada en el cerebro humano permite un procesamiento más paralelo. Por ejemplo, en una aplicación de reconocimiento facial, un núcleo del chip puede enfocarse en la forma de la nariz, otro en la textura y color del cabello, uno más en el color de los ojos y así con cada parte del rostro. Cada núcleo individual es más lento que un procesador tradicional, pero ya que trabajan simultáneamente y en paralelo, el chip como un todo puede realizar este tipo de operaciones de forma mucho más rápida y precisa.

Otras aplicaciones potenciales para el chip incluyen el uso de cámaras para identificar automáticamente objetos interesantes en ambientes desordenados. El equipo de Modha también cree que el chip podría ser muy útil en el procesamiento del lenguaje natural: ser capaz de analizar y obedecer las órdenes de la gente (algo así como las computadoras de Star Trek que entendían cuándo debían obedecer órdenes y cuándo las personas sólo estaban hablando entre sí.

Probablemente no pasará mucho tiempo antes de que veamos más de estas aplicaciones en acción. El chip escalable que IBM desarrolló fue construido utilizando técnicas de fabricación convencionales para otros chips; sólo requiere un poco de flujo de trabajo diferente.

Más de 200 programas han sido desarrollados para el chip, gracias a una simulación de la arquitectura que corre en supercomputadoras en los Laboratorios Nacionales Lawrence Livermore y Lawrence Berkeley. Esas simulaciones permitieron a IBM desarrollar un lenguaje de programación para el chip, incluso antes de que existiera.

“Hemos estado trabajando con IBM durante los últimos 18 meses y estamos muy impresionados con su logro”, me dijo el profesor Tobi Delbrück, del Instituto de Neuroinformática en la UZH-ETH Zurich. “Aplicaciones como voz y visión en tiempo real que funcionan de forma permanente con la energía de una batería finalmente están a nuestro alcance.”

“Es demasiado pronto para decir quién va a ganar la carrera por poner en práctica las aplicaciones prácticas de la informática-cerebral en silicio”, añadió Delbrück. “Pero la solución de IBM es un competidor serio.”

Ahora que se ha desarrollado esta nueva arquitectura de chip y una configuración técnica de fabricación, Modha dijo que la tecnología está al alcance de más personas: “Ahora que alguien lo ha hecho, mucha gente puede hacerlo.”

Para facilitar el desarrollo del chip, tanto en el lado de hardware como del software, IBM ha desarrollado un programa de enseñanza para universidades, clientes, empleados y más.

En el extremo de hardware, el próximo objetivo de Modha es el desarrollo de lo que él llama una “supercomputadora sináptica”. Ésta sería una supercomputadora tradicional que usa chips tradicionales y SyNAPSE. Un equipo con hemisferios derecho e izquierdo, por así decirlo, que permita tanto hacer cálculos como analizar rápidamente patrones en tiempo real.

Una pregunta que Modha no pudo responder, sin embargo, es qué significa el nuevo chip para los videojuegos; nadie ha programado uno para SyNAPSE todavía.

“Ésa es una pregunta interesante. ¡Estamos demasiado ocupados para juegos!”, dijo mientras reía.

 

Siguientes artículos

TimeStash, una red social para viajar en el tiempo
Por

Todos hemos deseado en algún momento el poder dar la vuelta a las manecillas del reloj para revivir un momento de nuestr...