¿Son los sistemas neuromórficos el futuro de la informática de alto rendimiento?

Marca de tiempo: 8 de marzo de 2022 10:26 a. M.
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El cerebro humano es notablemente bueno para almacenar y procesar información. Si bien nuestro conocimiento de cómo funciona el cerebro no es completo, los científicos e ingenieros están desarrollando tecnologías informáticas que imitan cómo funcionan las neuronas en el cerebro. No se trata solo de construir computadoras más rápidas; el cerebro también es muy eficiente desde el punto de vista energético y los primeros indicios apuntan a que los sistemas neuromórficos podrían ofrecer una mayor eficiencia energética. Esta es una consideración importante porque el consumo de energía y el calor residual son factores limitantes para la electrónica convencional.

Una gran pregunta para quienes trabajan en el campo es hasta dónde debemos llegar para imitar el cerebro. ¿Deberían los sistemas futuros ser neuromórficos, tratando de crear sistemas que estén lo más cerca posible del cerebro, o deberían estar inspirados por el cerebro, en lugar de imitarlo?

Una buena forma de pensar en esto es la relación entre las aves y los aviones. El vuelo humano se inspiró en las aves y un avión imita varios aspectos del vuelo aviar, siendo el más obvio dos alas. Pero un avión no es de ninguna manera una copia de un pájaro: los motores a reacción son muy diferentes a los músculos que agitan las alas, por ejemplo.

cuatro expertos

Esta semana, cuatro expertos participaron en una debate sobre el papel futuro de los sistemas neuromórficos en la informática. El acto estuvo presidido por Regina Dittman, quien es experto en materiales electrónicos en el Forschungszentrum Jülich en Alemania.

Argumentando el caso de la computación neuromórfica fueron Kwabena Boahen – el fundador y director del laboratorio Brains in Silicon de la Universidad de Stanford en California – y Ralph Etienne-Cummings, quien dirige el Laboratorio de Sistemas Sensoriales-Motrices Computacionales de la Universidad Johns Hopkins en Maryland.

Abogando por la cautela fueron Yann LeCun – quien es científico jefe de IA en Meta (Facebook) y miembro del Laboratorio de Inteligencia Computacional, Aprendizaje, Visión y Robótica en la Universidad de Nueva York – y Bill Dally es científico jefe de NVIDIA y miembro de Bio-X en la Universidad de Stanford.

Integración en 3D

Boahen inició el debate diciendo que el éxito de la computación neuromórfica depende de nuestra capacidad para integrar y escalar componentes de manera muy similar a cómo la industria de los semiconductores logró un crecimiento exponencial en la cantidad de transistores en un chip durante muchos años. Para ilustrar la importancia de la constante de tiempo en esta ley de Moore neuromórfica, utilizó una divertida unidad de potencia informática neuromórfica, el cerebro del carpincho, que comparó con el cerebro de una mosca.

Boahen cree que pasar de arquitecturas 2D a 3D ayudaría a impulsar la integración, pero existen muchos desafíos.

Etienne-Cummings señaló que la computación neuromórfica es muy diferente a la computación convencional. A diferencia de los pulsos electrónicos en una computadora, los picos de voltaje en un sistema neuronal no transportan información, sino que son los intervalos entre picos los que son importantes. En cierto sentido, los sistemas neuromórficos alcanzan la cuarta dimensión.

Las aplicaciones médicas

Hizo hincapié en que los sistemas neuromórficos basados ​​en picos jugarán un papel importante en la integración de los sistemas biológicos con las computadoras convencionales. Esto conduciría a mejores tecnologías médicas como las prótesis, por ejemplo.

Hablando sobre las limitaciones de la computación neuromórfica, Dally señaló que los picos son una forma ineficiente de representar números. Esto significa que no son particularmente útiles para realizar muchas tareas que actualmente realizan las computadoras convencionales. De hecho, dijo que debemos pensar más sobre qué modelos de redes neuronales son apropiados para qué tareas, usando el ejemplo del pájaro y el avión. Los sistemas neuromórficos serían útiles para simular la biología, dijo.

LeCun coincidió en la necesidad de ser inteligente con respecto a lo que copiamos del cerebro en los sistemas informáticos. Señaló que la electrónica analógica necesaria para la computación neuromórfica es muy difícil de construir e integrar en este momento, y preguntó si se avecina una revolución en la tecnología.

Aceleradores neuromórficos

Dijo que los sistemas neuromórficos podrían encontrar uso como aceleradores que realizan tareas específicas para los sistemas informáticos convencionales. Un ejemplo que dio es un acelerador para anteojos de realidad aumentada.

Entonces, ¿la audiencia fue convencida por los defensores neuromórficos o por los escépticos? Una encuesta realizada al comienzo del debate por Dittman sugirió que el 46% de la audiencia estuvo de acuerdo en que los sistemas neuromórficos son el futuro de la computación de alto rendimiento. Después del debate, esto subió al 56%, así que los síes lo tienen.

Puedes registrarte para ver el debate aquí: El futuro de la informática de alto rendimiento: ¿son los sistemas neuromórficos la respuesta? El debate está patrocinado por la revista Ingeniería y computación neuromórfica. Es publicado por IOP Publishing, que también le ofrece Mundo de la física.

El puesto ¿Son los sistemas neuromórficos el futuro de la informática de alto rendimiento? apareció por primera vez en Mundo de la física.

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