IBM apuesta por el desarrollo de ordenadores que imitan las capacidades cerebrales

IBM quiere crear ordenadores inteligentes que puedan llegar a tomar decisiones como si de una persona se tratase. Por ello, esta semana ha lanzado el NS16e, su última proyección en este ámbito. Sin embargo, desde la empresa reconocen que tienen aún grandes metas por delante.

En principio, la multinacional tiene pensado desarrollar varias versiones más grandes del NS16e para intentar igualar las complejidades de un cerebro humano. “Tal vez un día podamos ver un único rack de sistema Neurosynaptic con el mayor número de neuronas y conexiones posible”, ha dicho Jun Sawada, investigador de IBM.

Por el momento, los esfuerzos para imitar sistemas cerebrales están destinados a proporcionar una gran cantidad de datos de una manera más eficiente energéticamente que los actuales ordenadores. Desde IBM creen que el NS16e puede procesar enormes cantidades de información mientras que consume la misma potencia que una tableta.

Esta nueva herramienta se basa en una arquitectura de chip avanzado llamado TrueNorth que puede retener la información y tomar decisiones basadas en los patrones descubiertos por medio de probabilidades y asociaciones. A través del uso de modelos de aprendizaje y algoritmos el ordenador puede asociar datos tanto pasados como actuales con patrones y clasificaciones.

En cierto modo, el sistema alcanza el mismo tipo de resultados obtenidos por los algoritmos de aprendizaje automático en los ordenadores que realizan el reconocimiento de patrones. Por ejemplo, estos modelos se utilizan para reconocer objetos en imágenes y para los coches autónomos que reconocen peatones o señales de tráfico.

Sin embargo, la computadora de IBM se diferencia en que utiliza circuitos para aproximarse a la forma en que funcionan las neuronas y las sinapsis del cerebro. La compañía ha rediseñado las funciones de memoria, cálculo y comunicación para poder ser más eficientes en el procesamiento de datos.

“En nuestro cerebro, una cierta porción de la corteza es responsable del reconocimiento visual y otras partes son responsables de la función motora. El NS16e tiene algo similar. Puedes asignar al chip las funciones que lleve a cabo, partiendo de una gran red neuronal”, ha asegurado Sawada.

El NS16e tiene 16 chips TrueNorth que están interconectados en una malla, que asciende al equivalente de aproximadamente 16 millones de neuronas y 4.000 millones de sinapsis. Aun así, se trata de una escala muy inferior a la del cerebro humano, que tiene 100.000 millones de neuronas que se comunican a través de billones de conexiones.

“El sistema está todavía en evolución. Estamos creando continuamente nuevos algoritmos de aprendizaje y nuevas técnicas de generación de modelos”, ha expresado Sawada.