En una simulación neuronal sin precedentes, IBM ha logrado simular 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis. Para ello ha utilizado Sequoia, el segundo superordenador más grande del mundo con millón y medio de núcleos. Esto es una proeza computacional, pero tiene poco que ver con la neurociencia. Veamos por qué.

El departamento de Cognitive Computing de IBM en Almaden dirigido por Dharmendra S. Modha lleva unos años realizando asombrosas simulaciones en el contexto del proyecto DARPA SyNAPSE. Como parte de este proyecto, anunció la simulación a la escala del córtex de un ratón, luego de una rata y más tarde de un gato.

            En IBM Crean un chip que funciona como el cerebro

El objetivo de este programa es crear un chip neurosináptico que supone una ruptura con la arquitectura tradicional de los ordenadores. Esta arquitectura es la llamada Von Neumann que usan la totalidad de los ordenadores en la actualidad, incluidos móviles y tarjetas. En la arquitectura Von Neumann la memoria está separada del procesador, el hardware del software y los programas están separados de los datos. Ha sido muy exitosa mientras se cumplía la miniaturización de componentes expresada en la ley de Moore: cada dos años se duplica el número de transistores en un espacio dado. El problema es que estamos llegando a los límites del átomo y que la ley dejará de cumplirse.

     Tratan de simular el cerebro humano0

El chip neurosináptico es una ruptura total con la arquitectura Von Neumann. Se basa en el diseño de las neuronas en las que no hay distinción entre hw y sw, programas y datos, memoria y procesador. El chip consiste en una matriz de neuronas y entre sus cruces se realizan las sinapsis. De este modo, cada sinapsis del chip es hw y sw, proceso y memoria, programa y datos. Dado que todo está distribuido, no es necesaria un miniaturización tan extrema y sobre todo, un reloj tan rápido. Frente a los actuales gigahercios de frecuencia, las neuronas se disparan a un hercio, y en el caso del chip a 8 hercios. Además, los procesadores son clock driven, es decir, actúan bajo la batuta del reloj mientras que las neuronas son event driven, actúan solo si hay actividad que realizar.

Uno de los objetivos es reducir el consumo eléctrico. Un cerebro consume lo que una bombilla pequeña, 20 vatios. Un superordenador consume cientos de megavatios. El nuevo chip tiene un consumo muy reducido. Estos chips están construidos con tecnología de silicio clásica CMOS.

La arquitectura de muchos chips neuro-sinápticos unidos se ha llamado TrueNorth. Ya existe en desarrollo un chip de 256 neuronas, 1024 axones, y 256×1024 sinapsis.

El chip neuronal TrueNorth

El chip sin embargo no está en producción masiva. Para seguir trabajando en paralelo al desarrollo, se ha realizado la prueba actual. Para ello se ha usado un simulador llamado Compass. Compass traduce el comportamiento de un chip neuro-sináptico (no Von Neumann) a un ordenador clásico (Von Neumann). Usando Compass se ha simulado (pdf) el comportamiento de 2.000.000.000 chips. Esto supone 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis, cifras por completo astronómicas. El resultado de la simulación se ha ejecutado 1.542 veces más lento que en tiempo real.

                                              ¿Hasta donde queremos llegar? ¿No estamos jugando a ser dioses?

Para realizar la simulación se ha usado el segundo superordenador más grande del mundo, Sequoia un Blue Gene/Q de 96 armarios con 1 millón y medio de núcleos y 1,5 petabytes de memoria. Uno de los objetivos de la simulación es ver el escalado. Un problema habitual es que que cuando añadimos más cores, el sistema no funciona proporcionalmente más rápido. En el extremo, añadir más cores no aumenta el rendimiento: el sistema escala mal. Imagina un camarero atendiendo detrás de la barra. Si hay un segundo camarero, irán más rápido, pero no el doble. Si sigues añadiendo camareros, llegará un momento en que no aumente la eficiencia, incluso se verá reducida. El sistema escala mal. Pues bien, en la simulación realizada el escalado ha sido casi perfecto lo que es muy satisfactorio computacionalmente.

¿Qué tiene esto que ver con la neurociencia y el cerebro? Bien poco. La simulación no imita ningún comportamiento animal ni cognitivo ni humano. Para simular el comportamiento del cerebro, necesitamos saber cómo funciona y eso está lejos de lograrse. Para cuando llegue ese conocimiento debemos tener preparados ordenadores que sean capaces de simularlo y en este contexto se enmarca la presente investigación. Aunque no solo; la idea de diseñar estos nuevos chips es ponerlos en producción en aplicaciones comerciales tradicionales dando una gran potencia con un bajo consumo. La simulación del cerebro deberá esperar aún alguna década.

Fuente: Altioyo

Una cosa debemos tener clara, al menos en muchos, muchos, muchísimo tiempo, lo artificial no podrá compararse con lo natural. No importa lo sofisticado que pueda ser un cerebro positrónico, donde se ponga el cerebro humano…

Sinapsis química y Sinapsis eléctrica.

Las sinapsis posibilita la conexión entre nuestras neuronas, un requisito indispensable para que nuestros impulsos nerviosos viajen a través de autopistas de redes neuronales. Sin ellas, nuestro cerebro estaría ‘desconectado’. La química es la clave de la comunicación neuronal.

El cerebro es un órgano tremendamente complicado y que ha requerido de miles de años para evolucionar hasta la complejidad actual. En su interior millones de neuronas se comunican entre ellas con un mecanismo químico esencial: la sinapsis. Básicamente se trata del impuso nervioso que se produce a través de las neuronas y que posibilita su comunicación. Y consiste, en esencia, en una descarga química traducida en una señal eléctrica que viaja a través de las redes neuronales de nuestro encéfalo a una velocidad vertiginosa.

El impulso nervioso recorre la neurona, y cuando llega a sus dendritas (una especie de brazos deshilachados), salta hasta la siguiente neurona mediante la sinapsis, que se produce a través del intercambio de unas sustancias químicas llamadas neurotransmisores.

60 neurotransmisores distintos

Cada decisión, cada estímulo, cada movimiento genera un torrente de neurotransmisores químicos en distintas partes de tu cerebro en cuestión de milisegundos. Por el momento, se han identificado más de 60 tipos de neurotransmisores, cada uno de ellos con una señal concreta. Y de este modo, las neuronas emisoras, según el mensaje que se quiera enviar, libera un neurotransmisor en particular (adrenalina, noradrenalina, dopamina…). Después, esta sustancia química atraviesa el espacio sináptico (el que hay entre neurona y neurona, el cual nunca llegan a tocar) para llegar a la receptora.

Las neuronas receptoras cuentan con una estructura química diseñada para unirse únicamente a determinados receptores, como si fuesen llaves que encajan con una única cerradura. De este modo interpretan el mensaje que les llega y es capaz de transmitirlo a la siguiente neurona.

Se podría seguir explicando particularidades del cerebro humano que nos asombrarían, y, desde luego, esos jueguecitos que se traen con la I.A., no creo que puedan (al menos durante mucho tiempo) lograr ni arrimarse un poquito a lo que el cerebro es. Tendremos copias groseras de nosotros mismos que podrán hacer tares poco complicadas pero… ¡Poco más!

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