Diseñada para funcionar como un cerebro humano y equipada con su núcleo de procesador de un millón de unidades, se acaba de poner en funcionamiento la supercomputadora neuromórfica más grande del mundo.

La nueva máquina, Spiking Neural Network Architecture o SpiNNaker, encendida por primera vez el viernes 2 de noviembre, es capaz de completar más de 200 millones de acciones por segundo, con cada uno de sus chips con 100 millones de transistores.

SpiNNaker

Todavía no se ha logrado una simulación funcional de un cerebro más sencillo que el de un humano, como pueda serlo, por ejemplo, el del Caenorhabditis elegans, un gusano de aproximadamente 1 milímetro de longitud que solo tiene 302 neuronas y 5 500 conexiones sinápticas (el cerebro humano tiene entre 50 000 y 100 000 millones de neuronas y, por lo menos, 1014 conexiones sinápticas). Pero ahora estamos un poco más cerca con SpiNNaker.

Fue diseñada y construida en la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad de Manchester (Reino Unido), y puede modelar más neuronas biológicas en tiempo real que cualquier otra máquina en el planeta.

Pero no todo es fuerza bruta: la máquina imita la arquitectura de comunicación masivamente paralela del cerebro, enviando miles de millones de pequeñas cantidades de información simultáneamente a miles de destinos diferentes.

SpiNNaker se ha utilizado para simular procesos de alto nivel en tiempo real en una gama de redes cerebrales aisladas. Por ejemplo, un modelo de 80.000 neuronas de un segmento de la corteza, la capa externa del cerebro que recibe y procesa la información de los sentidos. Según Steve Furber, profesor de Ingeniería Informática, quien concibió la idea inicial de una computadora de este tipo:

El objetivo final del proyecto siempre ha sido un millón de núcleos en una sola computadora para aplicaciones de modelado cerebral en tiempo real, y ahora lo hemos logrado, lo cual es fantástico.

Ahora el equipo tiene como objetivo modelar hasta mil millones de neuronas biológicas en tiempo real y ahora están un paso más cerca. Con todo, mil millones de neuronas es el 1% de los 100.000 millones de células cerebrales.

Dificultades

Además, el coste computacional de simular una neurona depende del nivel de detalle que tiene la simulación. Por ejemplo, uno de los proyectos de simulación más exigentes realizado hasta la fecha es Spaun, que simula 2,5 millones de neuronas agrupadas en áreas cerebrales humanas, es decir, que subredes del simulador se corresponden con áreas anatómicas físicas, como el área motora o el lóbulo occipital.

El modelo, no obstante, solo recibe una imagen de 28x28 píxeles como input, procesa la señal y genera un output. Todo el procedimiento captura muchos aspectos de la neuroanatomía y la neurofisiología, pero finalmente solo es un modelo simplificado que está lejos de simular el comportamiento real del cerebro.

Así pues, a pesar del increíble avance en este campo, aún estamos muy lejos de lograr una simulación realista de un cerebro humano.