Investigadores de la Universidad Western Sydney en Australia se asociaron con los gigantes tecnológicos Intel y Dell para construir una supercomputadora destinada a simular redes neuronales a escala del cerebro humano.
Dicen que la computadora, denominada DeepSouth, es capaz de emular redes de neuronas activas a una velocidad asombrosa de 228 billones de operaciones sinápticas por segundo, lo que la pone a la par con la velocidad estimada a la que el cerebro humano completa sus operaciones.
El proyecto fue anunciado en el Taller NeuroEng organizado por el Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos (ICNS) del oeste de Sídney, un foro para destacadas personalidades en el campo de la neurociencia computacional.
Una vez que esté operativo en abril del próximo año, DeepSouth podría proporcionar a los investigadores una visión sin igual de cómo el cerebro humano procesa la información.
«El progreso en nuestra comprensión de cómo los cerebros computan utilizando neuronas se ve obstaculizado por nuestra incapacidad para simular redes similares a las del cerebro a escala», dijo el director del ICNS y profesor de Western Sydney, André van Schaik, en un comunicado.
A supercomputer called DeepSouth, set to switch on next year, won't be the most powerful in the world – but its neuromorphic architecture will allow it to mimic a human brain in full 👇https://t.co/YIDTqVxbzC
— New Scientist (@newscientist) December 13, 2023
Más eficiencia, menos energía
En lugar de aspirar a que DeepSouth se convierta en la supercomputadora convencional más poderosa del mundo, los investigadores buscan simular la red de neuronas del cerebro utilizando un «sistema neuromórfico que imita procesos biológicos», según el comunicado de prensa.
Dicen que el resultado es una supercomputadora más eficiente y que consume menos energía, construida desde cero para simular la actividad sináptica en el cerebro humano. En términos simples, la computación neuromórfica implica realizar muchas operaciones a la vez y mover muy pocos datos, lo que también hace que consuma mucha menos energía.
«La simulación de redes neuronales en computadoras estándar usando Unidades de Procesamiento de Gráficos (GPU) y Unidades Centrales de Procesamiento (CPU) multiprocesador es demasiado lenta y consume mucha energía», explicó van Schaik en el comunicado. «Nuestro sistema cambiará eso».
El investigador y su equipo esperan «progresar en nuestra comprensión del cerebro y desarrollar aplicaciones informáticas a escala cerebral en diversos campos, incluidas aplicaciones de detección, biomédica, robótica, espacial y de inteligencia artificial a gran escala».
Por ejemplo, la tecnología podría conducir al desarrollo de dispositivos inteligentes avanzados o permitir que los modelos de IA consuman menos energía.
Otros investigadores ya están entusiasmados con lo que podría deparar el futuro de DeepSouth.
«Al final del día, hay dos tipos de investigadores que estarán interesados en esto: los que estudian neurociencia o los que quieren crear prototipos de nuevas soluciones de ingeniería en el espacio de la IA», dijo Ralph Etienne-Cummings, profesor de ingeniería informática de Johns Hopkins, quien fue no participa en el proyecto, dijo al sitio New Scientist. «Si estás tratando de entender el cerebro, este será el hardware para hacerlo», añadió.
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