IBM crea computadora capaz de trabajar con sinapsis, como el cerebro humano

Crear máquinas que piensen como los humanos y mejoren nuestro trabajo es un viejo sueño científico que muchas empresas trataron de llevar a cabo. No es una tarea sencilla, sobre todo, porque aún existe un gran desconocimiento sobre cómo funciona nuestro cerebro. IBM creó un lenguaje de programación que imite nuestra habilidad para captar algo del mundo y reaccionar de manera inmediata.

Un grupo de investigadores de IBM comenzó este proyecto en el año 2006 y desde entonces avanzaron en la creación de procesadores que piensan como el cerebro humano. Según estos expertos, la clave fue no utilizar las piezas de computadora existentes, sino diseñar nuevos chips que se asemejen más a la nuestra naturaleza, que opere con un nuevo lenguaje.

computadora de ibm imita la sinapsis de nuestro cerebro

Usando simulaciones de enorme complejidad, los especialistas mostraron que la nueva arquitectura, llamada TrueNorth, podría dar lugar a una nueva generación de máquinas que funcionen de una forma parecida a los cerebros biológicos. El sistema almacena y procesa información de manera distribuida, en paralelo, al igual que las neuronas y las sinapsis en el cerebro.

El equipo también desarrolló un software que se ejecuta en un superordenador, pero a través de 100 billones de sinapsis virtuales y 2 mil millones de núcleos neurosinápticos. Estos nuevos sistemas se podría utilizar para resolver problemas que involucren grandes volúmenes de datos: “La arquitectura que puede resolver ese tipo de problemáticas es el cerebro“, explicó uno de los investigadores; y agregó: “Aprendemos de los datos. No tenemos algoritmos determinados. Somos capaces de hacer predicciones y relaciones causales, incluso en situaciones que nunca hemos visto antes“.

Además, IBM espera utilizar TrueNorth para desarrollar sistemas tan potentes como la visión humana. El cerebro procesa más de un terabyte de datos visuales cada día, pero requiere poca energía para hacerlo. El equipo cree que esta tecnología puede usarse algún día en máquinas cotidianas como teléfonos inteligentes y automóviles; aunque aún estamos lejos de eso.

Vía: Technology Review