Imagina un sistema que no tiene como objetivo principal la velocidad, la capacidad de respuesta, o el procesamiento en tiempo real. Imagina un sistema cuya meta sea la inteligencia y el aprendizaje. Que modifica sus propias conexiones de acuerdo a su entorno, y que destroza el concepto de procesamiento secuencial, capaz de lidiar con situaciones complejas consumiendo una fracción de la energía y ocupando un tamaño mucho menor. Estamos hablando de informática cognitiva y tecnología neuromórfica, “mímica del cerebro”, y en eso está trabajando IBM Research desde hace un buen tiempo bajo el proyecto SyNAPSE, homologado por nuestros amigos de DARPA. ¿Hasta dónde han llegado? 530 mil millones de neuronas sobre el superordenador Sequoia.
Cada vez que en un artículo se relacionan ordenadores y cerebros se imponen otros conceptos como la inteligencia artificial y la siempre temida Skynet. Sin embargo, una cosa es reproducir un cerebro artificialmente, y otra es realizar una mímica con el objetivo de desarrollar arquitecturas más avanzadas. En el año 2008, las mentes maestras de DARPA anunciaron el comienzo del proyecto SyNAPSE, cuyo objetivo es el desarrollo de tecnología neuromórfica (básicamente, simulación cerebral) que pueda ser extendida a una escala biológica (tanto Ariel como Nicolás hablaron del proyecto aquí y aquí). Algunos de los nombres que han estado trabajando en dicho proyecto son Hewlett-Packard, HRL, y IBM Research. Ya se han invertido varios millones de dólares en SyNAPSE, y uno de sus resultados es el sistema TrueNorth de IBM. con una base de diez mil millones de “neuronas”, que es modular, consume poca energía, y fundamentalmente se aleja de la llamada “arquitectura Von Neumann”.
Por supuesto, la idea es que algo como TrueNorth se pueda expandir, obedeciendo a la búsqueda de la “escala biológica” anunciada en el proyecto. De esa manera, IBM ejecutó a su sistema TrueNorth en el superordenador Sequoia, estacionado en el Laboratorio Lawrence Livermore. Con semejante poder de procesamiento, IBM alcanzó una escala de 2.084 millones de núcleos neurosinápticos, que equivalen a 530 mil millones de neuronas y 137 billones (los billones “nuestros”) de sinapsis. Los números son impresionantes, pero tal vez lo más espectacular es que se ha alcanzado un rendimiento 1.542 veces “más lento” de lo que usualmente es considerado como “tiempo real”.
Ahora, esto no es una simulación “biológicamente realista” de un cerebro humano ni mucho menos. Cuando se habla de neuronas y sinapsis son abstracciones matemáticas, y el objetivo de fondo sigue siendo la creación de nuevo hardware, más eficiente, con mayor capacidad de función, y por supuesto un menor costo, tanto de fabricación como de despliegue. Durante años hemos estado comprimiendo procesadores, aumentando la cantidad de transistores y núcleos presentes. El proyecto SyNAPSE recorre un camino diferente. Nanotecnología, neurociencia y “super-computación” unidas para lograr sistemas cognitivos. Y dentro de la ecuación hay un nombre como el de IBM, por lo que es muy probable que lo logren, siempre y cuando se mantenga el financiamiento, por supuesto.
