El mayor fabricantes de chips para smartphones del mundo, Qualcomm, afirma estar preparado para empezar a ayudar a sus socios a fabricar un tipo de chip radicalmente distinto: uno que imita las estructuras neuronales y los métodos de procesado que se dan en el cerebro.
Este enfoque empieza a emerger como una forma de conseguir que las máquinas lleven a cabo tareas complejas con mucha menos energía. IBM ha estado haciendo prototipos de chips parecidos (ver "Científicos de IBM muestran las bases de ordenadores parecidos a cerebros"), y hay investigaciones en este campo en todo el mundo (ver "Construyendo un cerebro en un chip de silicio").
El director tecnológico de Qualcomm, Matt Grob habló la semana pasada en una charla patrocinada en la conferencia EmTech celebrada por MIT Technology Review, y afirmó que, para el año que viene, su empresa buscaría socios para diseñar y fabricar este tipo de chips para aplicaciones que van desde los sensores de visión artificial a los controladores para robots, e incluso los implantes cerebrales. La tecnología también podría dar lugar a smartphones capaces de sentir y procesar información mucho más eficientemente.
Los sistemas informáticos actuales están construidos con unidades separadas para almacenar información y procesarla de forma secuencial, un diseño conocido como arquitectura Von Neumann. En comparación, las arquitecturas que se parecen al cerebro procesan la información de forma distribuida y paralela, imitando el funcionamiento de las neuronas y las sinapsis en el cerebro.
Foto: Qualcomm ha desarrollado robots que usan sus chips inspirados en el sistema neurológico.
Qualcomm ya ha desarrollado nuevas herramientas de software que simulan la actividad cerebral. Estas redes, que imitan la transmisión de información de las neuronas individuales a través de picos muy medidos, permiten a los desarrolladores de software escribir y recopilar programas inspirados en la biología. Qualcomm está usando este enfoque para construir una clase de procesadores denominados unidades de procesado neuronal. La empresa imagina unidades de procesado neuronal masivamente paralelas, reprogramables y capaces de llevar a cabo tareas cognitivas como la clasificación y la predicción. Durante su charla, Grob explicó: "Nosotros introducimos la gran escala, la posibilidad de convertirlo en una plataforma. Queremos que a los investigadores les resulte más fácil crear una parte del cerebro".
Durante varios años, Qualcomm y Brain Corp, una empresa separada en la que la primera ha invertido, han estado trabajando en hardware y algoritmos que intentan imitar los procesos del cerebro humano. La empresa ha bautizado al programa global como Zeroth, tomando el término prestado del autor de ciencia ficción Isaac Asimov y su "ley Zeroth de la robótica" (que especifica que los robots no deben hacer daño a la humanidad).
La empresa ha construido prototipos de un chip inspirado en las neuronas para un robot rodante que se mueve por los laboratorios de Qualcomm en San Diego (EEUU). Con decirle al robot cuándo ha llegado al punto correcto, éste puede averiguar cómo llegar allí más tarde sin necesitar una serie compleja de órdenes, explicó Grob.
"Este hardware neuromórfico está inspirado en la biología y puede resolver una clase muy distinta de problemas que la arquitectura tecnológica convencional no sabe resolver", afirmó Grob en una entrevista después de su charla. "Usa estructuras físicas derivadas de las neuronas reales, paralelas y distribuidas".
Grob añadió que "la novedad estriba en la capacidad de colocar grandes cantidades de estas estructuras en silicio". Según sus palabras: "Las herramientas que creamos son muy sofisticadas. Lo que esto promete es un tipo de máquina capaz de aprender y programarse sin software, que se programa como enseñas a tus hijos".
Según Grob, para el año que viene la empresa podrá asociarse con investigadores y start-ups, ofreciéndoles una plataforma para hacer diseños de hardware. "Proporcionamos la capacidad de desarrollarlo y escalarlo. Introducimos la escala en el panorama", afirmó. "Pueden crear arquitecturas neuronales muy rápidamente con nuestras herramientas, simularlas y realizarlas".
Aviva Rutkin ha contribuido al artículo.