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NEUROCIENCIA. Desvelando el secreto del cerebro: el siguiente paso en IA con computación neuromórfica

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La ampliación de la computación neuromórfica para emular la eficiencia cerebral ofrece un futuro prometedor en IA y tecnología, con colaboraciones estratégicas y diseños de chips avanzados que lideran el cambio.

Los investigadores describen una estrategia audaz para escalar la computación neuromórfica, con el objetivo de igualar la funcionalidad del cerebro humano con un uso mínimo de energía.

26 enero 2025.- Esto implica desarrollar chips neuromórficos avanzados y fomentar asociaciones sólidas entre la industria y el mundo académico, transformando potencialmente la IA y la atención médica a través de una mayor eficiencia y capacidad.

Ampliación de la computación neuromórfica

La computación neuromórfica, que aplica principios de la neurociencia para crear sistemas informáticos que funcionen como el cerebro humano, debe escalar para competir con los métodos informáticos tradicionales. Una revisión reciente publicada el 22 de enero en la revista Nature describe una hoja de ruta para lograr este objetivo. 


El artículo, escrito por 23 investigadores, incluidos dos de la Universidad de California en San Diego, proporciona información práctica para desarrollar sistemas informáticos que se adapten a las capacidades cognitivas del cerebro manteniendo un tamaño y una eficiencia energética similares.


“No anticipamos que habrá una solución única para los sistemas neuromórficos a gran escala, sino más bien una gama de soluciones de hardware neuromórfico con diferentes características según las necesidades de la aplicación”, escriben los autores.


El chip NeuRRAM no solo es dos veces más eficiente energéticamente que los chips de última generación, sino que también es versátil y ofrece resultados tan precisos como los chips digitales convencionales. Fuente: David Baillot/Universidad de California en San Diego


Posibles aplicaciones y beneficios

Las aplicaciones de la computación neuromórfica incluyen la computación científica, la inteligencia artificial , la realidad aumentada y virtual, los wearables, la agricultura inteligente, las ciudades inteligentes y más. Los chips neuromórficos tienen el potencial de superar a las computadoras tradicionales en eficiencia energética y espacial, así como en rendimiento. Esto podría presentar ventajas sustanciales en varios dominios, incluida la IA, la atención médica y la robótica. Como se proyecta que el consumo de electricidad de la IA se duplicará para 2026 , la computación neuromórfica surge como una solución prometedora.


“La computación neuromórfica es particularmente relevante hoy, cuando estamos presenciando el escalamiento insostenible de los sistemas de IA que consumen mucha energía y recursos”, dijo Gert Cauwenberghs, profesor distinguido del Departamento de Bioingeniería Shu Chien-Gene Lay de la UC San Diego y uno de los coautores del artículo.


Construyendo nuevas arquitecturas

La computación neuromórfica se encuentra en un momento crucial, afirmó Dhireesha Kudithipudi, titular de la cátedra Robert F. McDermott de la Universidad de Texas en San Antonio y autora correspondiente del artículo. “Ahora estamos en un punto en el que existe una tremenda oportunidad de construir nuevas arquitecturas y marcos abiertos que puedan implementarse en aplicaciones comerciales”, afirmó. “Creo firmemente que fomentar una estrecha colaboración entre la industria y el mundo académico es la clave para dar forma al futuro de este campo. Esta colaboración se refleja en nuestro equipo de coautores”.


El año pasado, Cauwenberghs y Kudithipudi consiguieron una subvención de 4 millones de dólares de la National Science Foundation para lanzar THOR: The Neuromorphic Commons , una red de investigación única en su tipo que proporciona acceso a hardware y herramientas de computación neuromórfica abierta en apoyo de la investigación interdisciplinaria y colaborativa.


Desarrollos de chips NeuRRAM

En 2022, un chip neuromórfico diseñado por un equipo dirigido por Cauwenberghs demostró que estos chips podrían ser muy dinámicos y versátiles, sin comprometer la precisión y la eficiencia. El chip NeuRRAM ejecuta cálculos directamente en la memoria y puede ejecutar una amplia variedad de aplicaciones de IA, todo ello con una fracción de la energía que consumen las plataformas informáticas para la computación de IA de propósito general.


 “Nuestro artículo de revisión de Nature ofrece una perspectiva sobre futuras extensiones de los sistemas de IA neuromórficos en silicio y tecnologías de chips emergentes para acercarse tanto a la escala masiva como a la eficiencia extrema de la capacidad de autoaprendizaje en el cerebro de los mamíferos”, dijo Cauwenberghs.


Para lograr escala en la computación neuromórfica, los autores proponen varias características clave que deben optimizarse, incluida la escasez, una característica definitoria del cerebro humano. El cerebro se desarrolla formando numerosas conexiones neuronales (densificación) antes de podar selectivamente la mayoría de ellas. Esta estrategia optimiza la eficiencia espacial al tiempo que retiene la información con alta fidelidad. Si se logra emular con éxito, esta característica podría permitir sistemas neuromórficos que sean significativamente más compactos y eficientes energéticamente.


La escalabilidad expandible y la eficiencia superior derivan del paralelismo masivo y la estructura jerárquica en la representación neuronal, que combina una conectividad sináptica local densa dentro de los núcleos neurosinápticos modelados a partir de la materia gris del cerebro con una conectividad global escasa en la comunicación neuronal entre núcleos que modelan la materia blanca del cerebro, facilitada a través de interconexiones reconfigurables de alto ancho de banda en el chip e interconexiones estructuradas jerárquicamente entre chips.


Los autores también destacan la necesidad de una colaboración más estrecha dentro del ámbito académico y entre el mundo académico y la industria. Abogan por el desarrollo de lenguajes de programación más fáciles de usar para que el campo sea más accesible. Creen que estos esfuerzos fomentarán una mayor cooperación interdisciplinaria y a nivel de toda la industria.


Referencia: “Neuromorphic computing at scale” by Dhireesha Kudithipudi, Catherine Schuman, Craig M. Vineyard, Tej Pandit, Cory Merkel, Rajkumar Kubendran, James B. Aimone, Garrick Orchard, Christian Mayr, Ryad Benosman, Joe Hays, Cliff Young, Chiara Bartolozzi, Amitava Majumdar, Suma George Cardwell, Melika Payvand, Sonia Buckley, Shruti Kulkarni, Hector A. Gonzalez, Gert Cauwenberghs, Chetan Singh Thakur, Anand Subramoney and Steve Furber, 22 January 2025, NatureDOI: 10.1038/s41586-024-08253-8

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La Crónica del Henares: NEUROCIENCIA. Desvelando el secreto del cerebro: el siguiente paso en IA con computación neuromórfica
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