{"id":28860,"date":"2022-10-10T05:06:07","date_gmt":"2022-10-10T04:06:07","guid":{"rendered":"http:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/?p=28860"},"modified":"2022-10-10T05:06:07","modified_gmt":"2022-10-10T04:06:07","slug":"el-cerebro-ese-misterio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/2022\/10\/10\/el-cerebro-ese-misterio\/","title":{"rendered":"\u00a1El cerebro! Ese misterio"},"content":{"rendered":"
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\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0\"El<\/h1>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 El superordenador Blue Gene de IBM logra simular el cerebro completo de un gato<\/strong><\/div>\n

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En una simulaci\u00f3n neuronal<\/a> sin precedentes, IBM<\/a><\/strong> ha logrado simular 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsi<\/a><\/a>s<\/strong>. Para ello ha utilizado Sequoia, el segundo superordenador m\u00e1s grande del mundo con mill\u00f3n y medio de n\u00facleos. Esto es una proeza computacional, pero tiene poco que ver con la neurociencia. Veamos por qu\u00e9.<\/p>\n

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\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \"Sinapsis:\"Sinapsis:<\/p>\n

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El departamento de Cognitive Computing<\/em> de IBM en Almaden dirigido por Dharmendra S. Modha<\/strong> lleva unos a\u00f1os realizando asombrosas simulaciones en el contexto del proyecto DARPA SyNAPSE. Como parte de este proyecto, anunci\u00f3 la simulaci\u00f3n a la escala<\/strong> del c\u00f3rtex de un rat\u00f3n, luego de una rata y m\u00e1s tarde de un gato<\/a>.<\/p>\n

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\"IBM<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 En IBM Crean un chip que funciona como el cerebro<\/strong><\/p>\n

El objetivo de este programa es crear un chip neurosin\u00e1ptico<\/a> que supone una ruptura con la arquitectura tradicional de los ordenadores. Esta arquitectura es la llamada Von Neumann<\/strong> que usan la totalidad de los ordenadores en la actualidad, incluidos m\u00f3viles y tarjetas. En la arquitectura Von Neumann la memoria est\u00e1 separada del procesador, el hardware del software y los programas est\u00e1n separados de los datos. Ha sido muy exitosa mientras se cumpl\u00eda la miniaturizaci\u00f3n de componentes expresada en la ley de Moore<\/strong>: cada dos a\u00f1os se duplica el n\u00famero de transistores en un espacio dado. El problema es que estamos llegando a los l\u00edmites del \u00e1tomo y que la ley dejar\u00e1 de cumplirse<\/strong>.<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \"Neuroarquitectura:\"Podemos<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0Tratan de simular el cerebro humano0<\/strong><\/p>\n

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El chip neurosin\u00e1ptico es una ruptura total<\/strong> con la arquitectura Von Neumann. Se basa en el dise\u00f1o de las neuronas en las que no hay distinci\u00f3n entre hw y sw, programas y datos, memoria y procesador<\/strong>. El chip consiste en una matriz de neuronas y entre sus cruces se realizan las sinapsi<\/a><\/a>s. De este modo, cada sinapsi<\/a><\/a>s del chip es hw y sw, proceso y memoria, programa y datos. Dado que todo est\u00e1 distribuido, no es necesaria un miniaturizaci\u00f3n tan extrema y sobre todo, un reloj tan r\u00e1pido. Frente a los actuales gigahercios de frecuencia, las neuronas se disparan a un hercio<\/strong>, y en el caso del chip a 8 hercios. Adem\u00e1s, los procesadores son clock driven<\/em>, es decir, act\u00faan bajo la batuta del reloj mientras que las neuronas son event driven<\/em>, act\u00faan solo si hay actividad que realizar.<\/p>\n

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\"Cerebro\"Clasificaci\u00f3n<\/p>\n

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Uno de los objetivos es reducir el consumo el\u00e9ctrico. Un cerebro consume lo que una bombilla peque\u00f1a, 20 vatios.<\/strong> Un superordenador consume cientos de megavatios. El nuevo chip tiene un consumo muy reducido. Estos chips est\u00e1n construidos con tecnolog\u00eda de silicio cl\u00e1sica CMOS.<\/p>\n

La arquitectura de muchos chips neuro-sin\u00e1pticos unidos se ha llamado TrueNorth<\/strong>. Ya existe en desarrollo un chip de 256 neuronas, 1024 axones, y 256\u00d71024 sinapsi<\/a><\/a>s.<\/p>\n

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\"Desarrollan\"Samsung<\/p>\n

El chip neuronal TrueNorth<\/strong><\/p>\n

El chip sin embargo no est\u00e1 en producci\u00f3n masiva. Para seguir trabajando en paralelo al desarrollo, se ha realizado la prueba actual. Para ello se ha usado un simulador<\/strong> llamado Compass. Compass<\/strong> traduce el comportamiento de un chip neuro-sin\u00e1ptico (no Von Neumann) a un ordenador cl\u00e1sico (Von Neumann). Usando Compass se ha simulado (pdf<\/a>) el comportamiento de 2.000.000.000 chips. Esto supone 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsi<\/a><\/a>s, cifras por completo astron\u00f3micas. El resultado de la simulaci\u00f3n se ha ejecutado 1.542 veces m\u00e1s lento que en tiempo real.<\/p>\n

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\"Samsung<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00bfHasta donde queremos llegar? \u00bfNo estamos jugando a ser dioses?<\/strong><\/p>\n

Para realizar la simulaci\u00f3n se ha usado el segundo superordenador m\u00e1s grande del mundo, Sequoia<\/a> un Blue Gene\/Q de 96 armarios con 1 mill\u00f3n y medio de n\u00facleos<\/strong> y 1,5 petabytes de memoria. Uno de los objetivos de la simulaci\u00f3n es ver el escalado. Un problema habitual es que que cuando a\u00f1adimos m\u00e1s cores, el sistema no funciona proporcionalmente m\u00e1s r\u00e1pido. En el extremo, a\u00f1adir m\u00e1s cores no aumenta el rendimiento: el sistema escala mal<\/strong>. Imagina un camarero atendiendo detr\u00e1s de la barra. Si hay un segundo camarero, ir\u00e1n m\u00e1s r\u00e1pido, pero no el doble. Si sigues a\u00f1adiendo camareros, llegar\u00e1 un momento en que no aumente la eficiencia, incluso se ver\u00e1 reducida. El sistema escala mal. Pues bien, en la simulaci\u00f3n realizada el escalado ha sido casi perfecto lo que es muy satisfactorio computacionalmente.<\/p>\n

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\"Elon<\/p>\n

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 Elon Musk piensa invertir en una empresa de chips cerebrales rival de Neuralink<\/strong><\/div>\n
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El sabe que, finalmente, ser\u00e1n los robots los que abran el camino hacia el Espacio y otros mundos y se quiere adelantar<\/strong><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

\u00bfQu\u00e9 tiene esto que ver con la neurociencia y el cerebro? Bien poco. La simulaci\u00f3n<\/a> no imita ning\u00fan comportamiento animal ni cognitivo ni humano. Para simular el comportamiento del cerebro, necesitamos saber c\u00f3mo funciona y eso est\u00e1 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 investigaci\u00f3n. Aunque no solo; la idea de dise\u00f1ar estos nuevos chips es ponerlos en producci\u00f3n en aplicaciones comerciales tradicionales dando una gran potencia con un bajo consumo. La simulaci\u00f3n del cerebro deber\u00e1 esperar a\u00fan alguna d\u00e9cada.<\/strong><\/p>\n

Fuente: Altioyo<\/strong><\/p>\n

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\"Neuronas<\/p>\n

Una cosa debemos tener clara, al menos en muchos, muchos, much\u00edsimo tiempo, lo artificial no podr\u00e1 compararse con lo natural. No importa lo sofisticado que pueda ser un cerebro positr\u00f3nico, donde se ponga el cerebro humano…<\/strong><\/p>\n

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Sinapsi<\/a>s qu\u00edmica<\/a>\u00a0y\u00a0Sinapsi<\/a>s el\u00e9ctrica<\/a>.<\/p>\n

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\"10,045<\/p>\n

Las sinapsi<\/a>s posibilita la conexi\u00f3n entre nuestras neuronas, un requisito indispensable para que nuestros impulsos nerviosos viajen a trav\u00e9s de autopistas de redes neuronales. Sin ellas, nuestro cerebro estar\u00eda ‘desconectado’. La qu\u00edmica es la clave de la comunicaci\u00f3n neuronal.<\/h2>\n

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 <\/p>\n

\"Por<\/p>\n

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El cerebro es un \u00f3rgano tremendamente complicado y que\u00a0ha requerido de miles de a\u00f1os para evolucionar hasta la complejidad actual.<\/a>\u00a0En su interior millones de neuronas se comunican entre ellas con un mecanismo qu\u00edmico esencial: la sinapsi<\/a>s. B\u00e1sicamente se trata\u00a0del impuso nervioso que se produce a trav\u00e9s de las neuronas<\/strong>\u00a0y que posibilita su comunicaci\u00f3n. Y consiste, en esencia, en una descarga qu\u00edmica traducida en una se\u00f1al el\u00e9ctrica que viaja a trav\u00e9s de las redes neuronales de nuestro enc\u00e9falo a una velocidad vertiginosa.<\/p>\n

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\"Sobre<\/p>\n

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El impulso nervioso recorre la neurona, y cuando\u00a0llega a sus dendritas<\/strong>\u00a0(una especie de brazos deshilachados),\u00a0salta hasta la siguiente neurona mediante la sinapsi<\/a>s<\/strong>, que se produce a trav\u00e9s del\u00a0intercambio de unas sustancias qu\u00edmicas<\/strong>\u00a0llamadas neurotransmisores.<\/p>\n

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\"Los<\/p>\n

60 neurotransmisores distintos<\/h3>\n

Cada decisi\u00f3n, cada est\u00edmulo, cada movimiento genera un torrente de neurotransmisores qu\u00edmicos en distintas partes de tu cerebro en cuesti\u00f3n de milisegundos. Por el momento, se han identificado m\u00e1s de 60 tipos de neurotransmisores,<\/strong>\u00a0cada uno de ellos con una se\u00f1al concreta. Y de este modo, las neuronas emisoras, seg\u00fan el mensaje que se quiera enviar, libera un neurotransmisor en particular (adrenalina, noradrenalina, dopamina…). Despu\u00e9s, esta sustancia qu\u00edmica atraviesa el espacio sin\u00e1ptico (el que hay entre neurona y neurona, el cual nunca llegan a tocar) para llegar a la receptora.<\/p>\n

Las neuronas receptoras cuentan con una estructura qu\u00edmica dise\u00f1ada para unirse \u00fanicamente a determinados receptores, como si fuesen llaves que encajan con una \u00fanica cerradura. De este modo interpretan el mensaje que les llega y es capaz de transmitirlo a la siguiente neurona.<\/p>\n

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\"National<\/p>\n

Se podr\u00eda seguir explicando particularidades del cerebro humano que nos asombrar\u00edan, 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 podr\u00e1n hacer tares poco complicadas pero… \u00a1Poco m\u00e1s!<\/p>\n

\r\n\t\t\r\n\t\t
<\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span>hotmail correo<\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span><\/a><\/span>[?]<\/a><\/span><\/td><\/tr><\/table><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 El superordenador Blue Gene de IBM logra simular el cerebro completo de un gato   En una simulaci\u00f3n neuronal sin precedentes, IBM ha logrado simular […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_s2mail":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28860"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28860"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28860\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28860"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28860"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.emiliosilveravazquez.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28860"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}