Un gato puede reconocer un rostro más rápido que una supercomputadora. Esa es la razón por la que un cerebro felino es el modelo para un proyecto informático de una inspiración biológica de investigadores estadounidenses.
El ingeniero en computación Wei Lu, de la Universidad de Michigan, ha logrado un avance en el desarrollo de este tipo de máquina revolucionaria que podría ser capaz de aprender y reconocer, así como tomar decisiones más complejas y realizar más tareas al mismo tiempo que las computadoras convencionales. Anteriormente, Lu había construido el “memristor”, un dispositivo que sustituye al tradicional transistor y actúa como una sinapsis biológica, que recuerda los voltajes a los que fue sometido.
Ahora, ha demostrado que este memristor puede conectar circuitos convencionales, y apoyar un proceso que es la base para la memoria y el aprendizaje en los sistemas biológicos. Un documento sobre la investigación se ha publicado en línea en Nano Letters y en la edición de abril de la revista.
“Estamos construyendo un equipo de la misma manera que la naturaleza construye un cerebro”, dijo Lu, profesor asistente en el Departamento de ingeniería eléctrica e informática. “La idea es utilizar un paradigma completamente diferente en comparación con los ordenadores convencionales. El cerebro del gato establece un objetivo realista porque es mucho más simple que un cerebro humano, pero todavía muy difícil de replicar en complejidad y eficiencia.”
El superordenador más sofisticado de hoy puede lograr ciertas tareas con la funcionalidad del cerebro de un gato, pero es una enorme máquina con más de 140.000 unidades de procesamiento central y una fuente de alimentación dedicada. Y todavía se realiza 83 veces más lento que el cerebro de un gato, según lo que escribió Lu en su investigación.
En el cerebro de un mamífero, las neuronas están conectadas entre sí por las sinapsis, que actúan como interruptores reconfigurables que forman vías que unen miles de neuronas. Lo más importante es que estas sinapsis recuerdan las vías sobre la base de la fuerza y la sincronización de las señales eléctricas generadas por las neuronas.
En un ordenador tradicional, la lógica y funciones de la memoria se encuentran en diferentes partes del circuito y cada unidad de cálculo sólo está conectada a un puñado de vecinos en el circuito. Como resultado, las computadoras convencionales ejecutan el código de forma lineal, línea por línea, aseguró Lu. Son excelentes para realizar tareas relativamente simples con variables limitadas. Pero un cerebro puede realizar muchas operaciones simultáneamente, o en paralelo. Así es como podemos reconocer una cara en un instante, pero incluso una supercomputadora necesitaría mucho, mucho más tiempo y consumen mucha más energía para hacerlo.
Hasta el momento, Lu ha conectado dos circuitos electrónicos con un memristor. El ha demostrado que este sistema es capaz de tener memoria y de saber el proceso de aprendizaje llamado “plasticidad asociada con el pareamiento de potenciales de acción en el momento adecuado” (STDP, por sus siglas en inglés). Este tipo de maleabilidad se refiere a la capacidad de las conexiones entre las neuronas para hacerse más fuertes en función de cuándo se estimulan en su relación entre sí. El STDP, se cree que es la base para la memoria y el aprendizaje en el cerebro de los mamíferos.
“Demostramos que podemos utilizar momento de voltaje para aumentar o disminuir gradualmente la conductividad eléctrica en este sistema basado en el memristor. En nuestros cerebros, cambios similares en la conductancia de la sinapsis fundamentalmente dan lugar a la memoria a largo plazo “, agregó Lu.
El investigador cree que el siguiente paso es construir un sistema más amplio. Su objetivo es lograr la sofisticación de una supercomputadora en una máquina del tamaño de un envase de bebida de dos litros. Sin embargo, esto podría tomar varios años.
Por otro lado, un análogo electrónico del cerebro de un gato sería capaz de pensar con inteligencia al nivel de un gato real. Por ejemplo, si la tarea se para encontrar el camino más corto desde la puerta principal hasta el sofá en una casa llena de muebles, y el equipo sólo conoce la forma del sofá, una máquina convencional podría lograr esto. Pero si el sofá es movido, no se daría cuenta de la adaptación y no encontraría un nuevo camino. Eso es lo que los ingenieros esperan que el equipo del cerebro del gato fuera capaz de hacer.
Fuente: www.argos.portalveterinaria.com
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