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IBM se acerca a la creación de computadora basada en conocimiento del cerebro PDF Imprimir Correo electrónico
Escrito por Administrator   
Viernes 20 de Noviembre de 2009 14:19

Edacción TransMedia.cl 18.11.09.- Hoy en la Conferencia de SuperComputadoras SC 09que se lleva a cabo en Portland, Oregon el gigante azul IBM anunció un avance significativo hacia la creación de un sistema de computación que simula y emula las capacidades del cerebro en cuanto a sensación, percepción, acción, interacción y cognición, compitiendo con el bajo consumo de energía y el tamaño compacto del cerebro.

El equipo de computación cognitiva, liderado por IBM Research, logró avances sin precedentes en la simulación cortical a gran escala y un nuevo algoritmo que sintetiza los datos neurológicos: dos importantes hitos que indican la factibilidad de construir un chip de computación cognitiva.

Los científicos, en IBM Research Almaden, en colaboración con colegas del Lawrence Berkeley National Lab, han realizado la primera simulación cortical del cerebro casi en tiempo real que supera la escala de una corteza de gato y contiene mil millones de neuronas en actividad y 10 billones de sinapsis de aprendizaje individuales.

Además, en colaboración con investigadores de la Universidad de Stanford, los científicos de IBM desarrollaron un algoritmo que explota la arquitectura de supercomputación Blue Gene a fin de medir y mapear en forma no invasiva las conexiones entre todas las ubicaciones corticales y subcorticales dentro del cerebro humano utilizando imágenes ponderadas de difusión de resonancia magnética. El mapeo del diagrama de conexiones del cerebro es crucial para dilucidar su vasta red de comunicación y comprender cómo representa y procesa la información.


Estos avances proporcionarán un banco de trabajo único para explorar la dinámica computacional del cerebro y prometen acercar más al equipo a su objetivo de realizar un chip sinaptrónico compacto y de baja potencia utilizando nanotecnología y avances en la memoria de cambio de fase y uniones de túnel magnético. El trabajo del equipo se perfila para romper el molde de von Neumann de la computación convencional, a fin de satisfacer los requisitos del sistema del mundo instrumentado e interconectado del mañana.

A medida que la cantidad de datos digitales que generamos sigue creciendo masivamente y el mundo se torna más instrumentado e interconectado, existe la necesidad de nuevos tipos de sistemas de cómputo, infundidos con una nueva inteligencia capaz de detectar patrones difíciles de divisar en tipos de datos muy variados, tanto digitales como sensoriales, analizar e integrar la información en tiempo real en una forma dependiente del contexto, y manejar la ambigüedad que se encuentra en ambientes complejos del mundo real.

Las empresas simultáneamente necesitarán monitorear, priorizar, adaptar y adoptar decisiones rápidas en base a flujos de datos e información crítica en constante aumento. Una computadora cognitiva podría reunir en forma rápida y precisa las piezas aisladas de este complejo rompecabezas, teniendo en cuenta el contexto y la experiencia previa, para ayudar a los tomadores de decisiones de negocio a llegar a una respuesta lógica.

Para realizar la primera simulación cortical del cerebro casi en tiempo real que superara la escala de la corteza de gato, el equipo construyó un simulador cortical, llamado C2, que incorpora una serie de innovaciones en computación, memoria y comunicación así como detalles biológicos sofisticados tomados de la neurofisiología y neuroanatomía.

Esta herramienta científica, análoga a un acelerador lineal o un microscopio de electrones, es un instrumento crítico utilizado para comprobar hipótesis de la estructura, dinámica y función del cerebro. La simulación se realizó utilizando C2 en la supercomputadora Dawn Blue Gene/P del Lawrence Livermore National Lab con 147.456 CPUs y 144 terabytes de memoria principal.


El algoritmo, en combinación con el simulador C2, permite a los científicos experimentar con diversas hipótesis matemáticas de la función y estructura del cerebro y cómo la estructura afecta la función, en su trabajo por descubrir los micro y macro circuitos computacionales centrales del cerebro.

Tras la exitosa conclusión de la Fase 0, IBM y las universidades asociadas recientemente recibieron una financiación adicional de US$ 16,1 millones de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada en Defensa (DARPA) para la Fase 1 de la iniciativa Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPSE) de DARPA.

Esta fase de la investigación se enfocará a los componentes, arquitectura símil cerebral y simulaciones para construir un chip prototipo. La misión a largo plazo de la iniciativa de computación cognitiva de IBM consiste en descubrir y demostrar los algoritmos del cerebro y hacer posible computadoras cognitivas compactas y de bajo consumo energético que se aproximen a la inteligencia a la escala de mamíferos y utilicen mucha menos energía que los sistemas de cómputo actuales. El equipo de clase mundial está integrado por investigadores de varios laboratorios de investigación de IBM en diversas partes del mundo y científicos de la Universidad de Stanford, la Universidad de Wisconsin-Madison, la Universidad de Cornell University, el Centro Médico de la Universidad de Columbia y la Universidad de California- Merced.

La computación moderna se basa en un modelo de programa almacenado, que tradicionalmente se implementó en circuitos digitales, sincrónicos, seriales, centralizados, rápidos, con conexiones fijas y con propósitos generales, con direccionamiento explícito de memoria que sobrescribe en forma indiscriminada los datos e impone una nueva dicotomía entre computación y datos. En absoluto contraste, la computación cognitiva –como el cerebro- replicará unidades computacionales, neuronas y sinapsis que se implementan en substratos biológicos de modalidad mixta analógica-digital, asíncrona, paralela, distribuida, lenta, reconfigurable, especializada y tolerante a fallas con direccionamiento implícito de memoria que sólo actualiza el estado cuando la información cambia, borrando los límites entre la computación y los datos.

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