• Los científicos realizan simulaciones corticales a la escala del cerebro del gato y desarrollan un mapa del cerebro humano en esfuerzo por construir avanzada tecnología de chip.

Portland, Oregón. EE.UU. 18 noviembre, 2009. Hoy en SC 09, la conferencia sobre supercomputación, 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.

Aprender del cerebro es una forma atractiva de superar los desafíos que hoy enfrenta la computación en materia de energía y densidad,” comentó Josephine Cheng, IBM fellow y directora del laboratorio de IBM Research – Almaden. “A medida que los mundos físicos y digitales siguen fusionándose y la computación se integra a la trama de nuestras vidas cotidianas, resulta imperativo crear un sistema de computación más inteligente que pueda ayudarnos a extraer sentido de la creciente cantidad de información que tenemos a disposición, de la misma manera en que nuestros cerebros pueden interpretar y actuar rápidamente frente a tareas complejas.”

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 DARPA (Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada en Defensa ) para la fase 1 de la iniciativa SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) 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.

“El objetivo del programa SyNAPSE consiste en crear nuevo hardware y arquitectura electrónica capaz de comprender, adaptarse y responder a un ambiente informativo de manera de extender la computación tradicional para incluir capacidades fundamentalmente diferentes encontradas en cerebros biológicos,” señaló el gerente del programa DARPA, Todd Hylton, Ph.D.

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.

Por información adicional sobre IBM Research, visite: www.ibm.com/research
Para ver información técnica y más detallada sobre el proyecto SyNAPSE e hitos recientes, visite el blog sobre Cognitive Computing: http://modha.org/