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Truenorth, el ordenador que más se parece a un cerebro

Que la tecnología es capaz de emular el comportamiento humano cada vez con mayor éxito es un hecho. Ya lo vimos a la hora de generar sonidos tal y como lo hacen los humanos y ahora tenemos otro ejemplo de la mano de IBM y su TrueNorth, un chip que es capaz de aprender y tomar decisiones de manera muy similar a la que lo hacemos nosotros.

El proyecto de IBM no es nuevo, lleva ya varios años trabajando en él y ahora, por primera vez, se pueden ver los resultados que tiene que ofrecer. El objetivo de todo esto es conseguir un ordenador que sea mucho más eficiente y efectivo que los que podemos encontrar hoy en día. Para ello se han inspirado en la máquina más perfecta que se conoce hasta el momento: el cerebro humano.

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La compañía está pasando actualmente TrueNorth por varios tests y benchmarks para evaluar su velocidad y ver su eficiencia energética. Y por el momento, los resultados son bastante impresionantes. El chip es capaz de adquirir aprendizaje profundo y tomar decisiones a través de asociaciones y de probabilidades, de manera muy parecida a como trabaja nuestro cerebro. Y lo mejor es que todo esto lo hace utilizando sólo una fracción de la energía que requieren los ordenadores actuales.

Algunas de las pruebas que se han realizado con este chip se hicieron en un ordenador llamado NS16e,  inspirado en un cerebro y que cuenta con un sistema formado por 16 chips TrueNorth. De manera análoga al cerebro,  cada chip estaría formado por un millón de neuronas y por un total de 256 millones de sinapsis.

La clave de todo este sistema es que se ha rediseñado la computación, la memoria y la comunicación dentro del sistema para facilitar el procesado de datos de una manera eficiente energéticamente. Los resultados que han salido de estas pruebas demuestran que TrueNorth es capaz de clasificar imágenes a una velocidad de entre 1200 y 2600 frames por segundo y además consumiendo tan sólo entre 25 y 275 milivatios.

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Otras aproximaciones realizadas por otras compañías para el reconocimiento de imágenes o de sonidos se basan en el deep learning y utilizan chips convencionales como GPUs o CPUs. El problema de todas estas aproximaciones, llevadas a cabo actualmente por grandes compañías como Google o Facebook, es que requieren muchísima más energía.

Sin embargo, IBM todavía tiene un largo camino por recorrer para sacarle el máximo partido a TrueNorth. Su objetivo es construir un ordenador con estos chips al nivel del cebero humano. Hasta ahora han tenido éxito en la realización de diversos modelos al nivel de un cerebro de gato u otros con habilidades para el reconocimiento de patrones, pero el camino hasta llegar al cerebro humano puede ser muy largo.

Información extraída de Especializados

Josep Mª Yepes

Josep Mª Yepes