Investigadores australianos están
desarrollando una supercomputadora revolucionaria, diseñada para emular la
máquina de aprendizaje más eficiente del mundo: el cerebro humano. Esta «bestia
neuromórfica» promete realizar las mismas 228 trillones de operaciones
sinápticas por segundo que manejan nuestros cerebros, representando un salto
tecnológico sin precedentes en la historia de la humanidad.
El Futuro de la Inteligencia Artificial: La Supercomputadora
Neuromórfica.
La llegada de la era de la inteligencia artificial
trae consigo la necesidad de un poder computacional inmenso. Las tendencias
actuales indican que, incluso solo los servidores de AI vendidos por NVIDIA,
podrían consumir más energía anualmente que muchos pequeños países. En un mundo
que busca desesperadamente descarbonizarse, este enorme consumo de energía es
un problema significativo.
La Inspiración
en la Naturaleza
Nuestro cerebro, una maravilla de la naturaleza, sigue
siendo el estado del arte en cuanto a eficiencia, capaz de aprender rápidamente
de pequeñas cantidades de datos desordenados y ruidosos. Realiza el equivalente
a un billón de billones de operaciones matemáticas por segundo, consumiendo
solo 20 vatios de energía.
DeepSouth: La
Supercomputadora Neuromórfica
Es aquí donde entra en juego DeepSouth, la
supercomputadora neuromórfica desarrollada por la Universidad de Sydney
Occidental.
Este proyecto marca la primera vez que se construye
una máquina capaz de simular redes neuronales de disparo a escala del cerebro
humano. Según el Director del Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos,
Profesor André van Schaik, esta plataforma cambiará la forma en que entendemos
el cerebro y desarrollará aplicaciones de computación a escala cerebral en
campos tan diversos como la biomedicina, la robótica y la inteligencia
artificial a gran escala.
Características
y Expectativas de DeepSouth
Se espera que DeepSouth entre en funcionamiento en
abril de 2024. El equipo de investigación anticipa que podrá procesar enormes
cantidades de datos a alta velocidad, siendo mucho más pequeña y consumiendo
menos energía que otras supercomputadoras, gracias a su enfoque de red neuronal
de disparo. Además, es modular y escalable, utilizando hardware comercialmente
disponible, lo que permite su expansión o contracción para adaptarse a diversas
tareas. El objetivo final es acercar el procesamiento de AI a la forma en que
funciona un cerebro humano, además de avanzar en el conocimiento del cerebro y
aplicaciones en otros campos.
Es interesante destacar que otros investigadores están
abordando el mismo problema desde la dirección opuesta, utilizando tejido
cerebral humano real en chips de computadoras cibernéticas, logrando resultados
impresionantes.
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