Hewitt Crane fue un joven que siempre buscó implementar soluciones prácticas a los problemas de la gente y es considerado en la actualidad como uno de los pioneros de la computación. Fue uno de los primeros desarrolladores de las memorias RAM de núcleo magnético, de los dispositivos de seguimiento de retinas, de los dispositivos conocidos como “lápiz electrónico” y también creó el primer ordenador (totalmente) magnético con utilidades en sistemas de seguridad del ejército. Por estos días, otro tipo de dispositivo pensado por este visionario (en 1960) está comenzando a atraer la atención del mundo científico: el Neuristor. Veamos de qué se trata.
Sobre el uso de las neuronas en circuitos eléctricos se han escrito (y se seguirán escribiendo) muchos artículos que, básicamente, todos enfocan hacia un mismo horizonte. Descubrir y luego aprovechar propiedades de estos elementos para construir sistemas híbridos, donde la electrónica alcance su punto más “humano” posible. Sin embargo, el Neuristor es el dispositivo posible más simple, que puede capturar la propiedad esencial de una neurona; es decir, la capacidad de generar un pico o impulso de actividad cuando se supera un cierto umbral. Podríamos pensarlo como un globo ligeramente permeable que recibe señales de entrada en forma de ráfagas de aire. Cuando se alcanza el límite de elasticidad, salta, cambia de estado. La única diferencia importante es que los Neuristores más complejos puede repetir el proceso una y otra vez, siempre y cuando se produzcan picos a una velocidad no mayor que un cierto período de recarga que se conoce como “periodo refractario”.
Un Neuristor utiliza un circuito electrónico relativamente simple para generar picos de señal. La información entrante carga un capacitor (o condensador) que se coloca en paralelo con un dispositivo conocido y llamado memristor. Éste se comporta como una resistencia, con la particularidad de que una vez que las pequeñas corrientes comienzan a pasar a través de ella, se empieza a calentar y su resistividad disminuye rápidamente. Cuando eso sucede, la carga acumulada en el condensador provoca el pico de señal a partir de una neurona y formado por sólo dos elementos de circuito. Al ver la imagen inferior, muchos pueden pensar en picos que se pueden tratar de manera digital, sin embargo, el secreto está en reconocer que son picos de señal analógica.
Hasta ahora, los intentos por lograr un Neuristor eficiente, han sido siempre experiencias poco felices. De hecho, la mayoría de las personas que tratan de crear cerebros artificiales con elementos similares a los Neuristores se han contentado con hacerlo mediante la simulación de ellos, en ordenadores clásicos y digitales. El ordenador Spaun (que vimos hace poco aquí, en NeoTeo) compuesto de 2,5 millones de neuronas es un ejemplo de reciente fabricación. Por otro lado, un grupo de investigadores de HP Labs ha creado un método mejorado para fabricar un Neuristor hecho de Dióxido de Niobio (NbO2). Por ahora, sus prototipos son demasiado ineficientes para ser utilizados en grandes cantidades, dentro de un solo circuito integrado, pero el grupo está desarrollando maneras de hacer que sean más compatibles con los métodos de fabricación actuales. Por lo tanto, esto alimenta las esperanzas de avanzar al próximo paso, hasta lograr que la gente pueda comenzar a manipular, como un hardware tradicional, a un Neuristor, en lugar de conformarse con la simple simulación de su “probable comportamiento”.
Si las investigaciones llevadas adelante por los laboratorios de HP y de otros grupos de investigación, logran construir un Neuristor tan eficiente que pueda ser comparable con el nivel de las neuronas que operan de forma rutinaria en nuestro organismo, las cosas pueden comenzar a ponerse un poco más emocionantes. Por un lado, cuando lleguemos a un punto de madurez suficiente como para hacer dispositivos seguros y factibles de interactuar en forma directa con el cerebro, el Neuristor será capaz de “hablar en el mismo idioma” que las neuronas locales, aunque en los inicios pueda existir un “dialecto estructurado y/o rígido” hasta alcanzar una comunicación fluida y sencilla. Del mismo modo (o mejor aún), los Robots se verían beneficiados con este tipo de técnicas. Si imaginas el movimiento de sus brazos (por ejemplo), piensa en que debe procesar las señales de los encoders en sus articulaciones, digitalmente resolver un servo de bucle analógico, y luego generar una tensión analógica o un PWM (Pulse Width Modulation) como señal de control, para manejar sus servomotores y actuadores. Si en lugar de todo esto, el trabajo se puede hacer con un puñado de neuronas analógicas enriquecidas, como si el evento ocurriese dentro de un bucle espinal, equivalente al del ser humano, habría increíbles ganancias en la eficiencia energética y en la velocidad de acción y reacción.
Si la red neuronal alcanzada, pudiera ser suficientemente importante en tamaño, todo el conjunto podría alcanzar una optimización del consumo energético ya que el robot, o sus partes involucradas en el proceso, podrían (eventualmente) enseñarse a sí mismos la tarea a realizar y de la mejor manera. Esto es, estaría en condiciones de aprender. Por ahora, esto es mucho más fácil decirlo que hacerlo. Una cosa que los Neuristores en los chips neuromórficos no pueden hacer hoy es crecer. Pueden cambiar sus puntos fuertes de interconexión, pero en realidad no puede buscar nuevas conexiones de acuerdo con cualquier principio subyacente. El crecimiento en estos chips podría algún día ser aproximado si suficientes conexiones latentes pueden ser integradas en el interior del circuito integrado y éstas tuvieran la posibilidad intelectual de activarse cuando sea y/o el robot estime necesario, pero esas capacidades por ahora están sólo en la imaginación de los grupos de investigación. La gran noticia tangible del momento es que el Neuristor, que fue predicho en 1960, hoy es una realidad y con él nuevas formas de sentir, de calcular, y de controlar eventos, invitarán hacia una nueva era en que la computación analógica quizás comience a renacer.
