IBM desarrolla un chip que imita el cerebro humano

IBM ha presentado la primera generación de chips que imitan las habilidades de percepción, acción y proceso cognitivo del cerebro humano. El anuncio se ha realizado casi tres años después de que IBM y varios socios universitarios consiguieran una subvención para recrear las capacidades de interacción, sensaciones, percepción, acciones y procesos cognitivos del cerebro, simulando al mismo tiempo su eficiencia y bajo consumo de energía.

De forma que el objetivo era crear un sistema que no sólo analizase información compleja procedente de múltiples modalidades de sensores, sino que además decidiera de manera dinámica y por sí mismo cómo interactúa con dichos entornos.

Ahora Dharmendra Modha, director del proyecto, ha dicho que los primeros resultados tangibles de un trabajo realizado por los seis laboratorios de IBM y cinco universidades involucradas en el proyecto están a punto de mostrarse al mundo, recogen en Bloomberg. Se trata del primer núcleo de computación cognitiva que combina la informática en forma de las neuronas, memoria en forma de sinapsis y comunicaciones en forma de axones.

El desarrollo de los nuevos chips se ha conseguido dos años después de que el equipo de Modha haya estado trabajando en un algoritmo llamado BlueMatter que escribe las conexiones entre todas las ubicaciones corticales y subcorticales del cerebro humano. Este mapa es un paso crítico para el proceso, porque es el entendimiento de cómo el cerebro se comunica y procesa la información.

Aunque por el momento es pronto para decir qué clases de aplicaciones utilizarán los nuevos chips, se han sugerido aquellas que pudieran analizar mercados financieros con extrema precisión y atención; aplicaciones que supervisen el suministro de agua y generen informes sobre su temperatura, las mareas de los océanos e incluso sean capaces de prevenir un tsunami o un terremoto.

Por el momento el equipo de Modha cuenta con dos prototipos. Cada uno cuenta con 256 neuronas, y mientras que uno tiene 262.144 sinapsis programables, otro tiene 65.536 sinapsis de aprendizaje. Por el momento la compañía ha utilizado los chips para demostrar aplicaciones básicas como reconocimiento de patrones, clasificaciones, navegación y memoria asociativa.