¿Qué es la informática neuromórfica?

La innovación es la búsqueda de nuevas formas científicas de resolver o mejorar las limitaciones de las tecnologías más avanzadas. Si nos fijamos en el estado actual de la IA, es extremadamente potente y capaz de hacer cosas que hace sólo unos años parecían imposibles. Sin embargo, muchos de estos sistemas son ineficaces y consumen muchos recursos. 

Como explicamos en otro artículo sobre la IA sostenible, el entrenamiento y el funcionamiento de los sistemas modernos de IA requieren enormes cantidades de electricidad, agua y recursos, lo que provoca un rápido aumento de la huella medioambiental. Con este telón de fondo, no es de extrañar que Sam Altman, director general de OpenAI, la empresa que está detrás de ChatGPT y otros modelos de IA generativa de éxito, afirmara que el futuro de la IA depende de los avances energéticos.

Sin embargo, mientras esperamos la tan ansiada llegada de nuevas fuentes de energía (limpia), los investigadores buscan nuevas formas de reducir la factura energética de las actuales tecnologías de IA mediante enfoques informáticos novedosos y más eficientes.

Aquí es donde entra en juego la computación neuromórfica. La informática neuromórfica es un enfoque de la informática inspirado en la estructura y función del cerebro humano. Supone un cambio de paradigma que simula las estructuras y funciones neuronales y sinápticas del cerebro para procesar la información. El objetivo es crear sistemas de IA novedosos que vayan más allá de los modelos actuales de aprendizaje profundo en cuanto a capacidades y eficacia.

Este artículo te dirá todo lo que necesitas saber para iniciarte en el apasionante y prometedor campo de la computación neuromórfica. Trataremos los fundamentos de este paradigma informático, sus principales aplicaciones, así como sus ventajas y retos.

¿Qué es la informática neuromórfica?

La computación neuromórfica es un enfoque revolucionario del diseño de hardware y software que imita el cerebro humano, ofreciendo una alternativa más eficiente y sostenible a la computación tradicional para alimentar sistemas avanzados de IA.

Las últimas décadas han sido testigo de una mejora continua de las capacidades informáticas. Desde simples calculadoras hasta complejos sistemas que aprovechan el poder de la IA y el aprendizaje automático para predecir todo tipo de acontecimientos con una precisión sin precedentes y generar contenidos (por ejemplo, ChatGPT), la evolución de los ordenadores nos dice mucho sobre la sociedad moderna y sobre cómo hemos llegado hasta aquí.

Sin embargo, los ordenadores modernos están llegando a sus límites. Con el auge de la IA, los enfoques informáticos actuales han demostrado ser ineficaces, lentos y consumen mucha energía. La cantidad de recursos necesarios para hacer ubicuos los sistemas de IA es posiblemente excesiva y difícil de permitir desde una perspectiva medioambiental. 

La computación neuromórfica es un enfoque novedoso que intenta abordar las limitaciones de las máquinas actuales. A pesar de que el término no es nuevo (se remonta a la década de 1980, cuando los investigadores Misha Mahowald y Carver Mead desarrollaron la primera retina y cóclea de silicio y las primeras neuronas y sinapsis de silicio que fueron pioneras en el paradigma de la informática neuromórfica), está ganando impulso rápidamente. 

Propone una revisión completa de cómo se conciben y desarrollan el hardware y el software. El objetivo es diseñar componentes informáticos que emulen el cerebro y el sistema nervioso humanos. 

¿Cómo funciona la informática neuromórfica?

Para entender cómo funciona la computación neuromórfica, primero tenemos que entender cómo funciona el cerebro humano. 

En palabras sencillas, las funciones de procesamiento y memoria las realizan las neuronas y las sinapsis. Estas neuronas y sinapsis envían y transportan información desde el cerebro con una velocidad casi instantánea y un consumo de energía casi nulo. Tales funciones explican, por ejemplo, por qué podemos distinguir rápidamente un gato de un perro o detener nuestro coche cuando vemos a un peatón en medio de la carretera.  

La clave de nuestra extraordinaria capacidad para navegar por las complejidades de la realidad es que las funciones de procesamiento y memoria tienen lugar en el mismo lugar. Esto es fundamentalmente diferente de los ordenadores tradicionales, que tienen unidades de memoria y de procesamiento separadas. 

Aunque este diseño resulta extremadamente eficaz en operaciones complejas, como predecir si lloverá mañana, dista mucho de ser ideal en tareas concretas que a los humanos nos resultan fáciles, como reconocer imágenes, razonar o caminar.

La revolución de la computación neuromórfica promete que estas tareas se realizarán en un chip, diseñado específicamente para ejecutar las llamadas redes neuronales con pico (SNN), que es un tipo de red neuronal artificial compuesta por neuronas con pico y sinapsis. Consulta nuestro artículo dedicado para descubrir qué son las redes neuronales con más detalle.

Las SNN se apartan de las redes neuronales convencionales porque eliminan la necesidad de transferir datos entre la memoria (RAM) y las unidades de procesamiento (CPU o GPU). También se basan en los acontecimientos, lo que significa que sólo procesan la información cuando se producen acontecimientos relevantes (basándose en un mecanismo de picos que se basa en umbrales para activar las neuronas). 

Como resultado, los SNN pueden acelerar el tiempo de procesamiento y reducir el consumo de energía que conlleva. Estas mejoras en la latencia pueden suponer una gran diferencia, sobre todo en tareas en las que los ordenadores dependen de datos de sensores en tiempo real, como las cámaras de los coches autoconducidos.

Aplicaciones de la informática neuromórfica

La informática neuromórfica puede hacer avanzar una revolución con profundas implicaciones para la industria. Si las promesas de ganancias de eficiencia sin precedentes se hacen realidad y se generalizan, la computación neuromórfica puede cambiar las reglas del juego de muchas aplicaciones, acelerando su desarrollo e implementación.

A continuación encontrarás una lista de las aplicaciones más atractivas que pueden beneficiarse de la computación neuromórfica.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

La IA es una de las tecnologías más disruptivas y transformadoras que hemos desarrollado. Los usos de la IA son infinitos, sin embargo, como ya hemos mencionado, los ordenadores actuales no están bien situados para explotar todo el potencial de la IA. 

Afortunadamente, la computación neuromórfica proporciona un enfoque informático innovador que ya ha demostrado ser especialmente adecuado para tareas y problemas que requieren eficiencia energética, procesamiento paralelo y adaptabilidad, como el reconocimiento de patrones y el procesamiento sensorial. Por ejemplo, el aprendizaje automático neuromórfico se ha utilizado para reconocer patrones en el lenguaje natural o con fines de reconocimiento facial.

Vehículos autónomos

Un gran ejemplo de cómo la computación neuromórfica puede cambiar las reglas del juego en aplicaciones que requieren procesamiento sensorial son los coches autónomos. Los fabricantes de coches autoconducidos utilizan múltiples cámaras y sensores inteligentes para adquirir imágenes del entorno, de modo que sus coches autoconducidos puedan detectar objetos, marcas de carril y señales de tráfico para conducir con seguridad. 

Gracias a su alto rendimiento y baja latencia, los ordenadores neuromórficos pueden ayudar a mejorar la capacidad de navegación de los vehículos autónomos, permitiendo una toma de decisiones más rápida y precisa, lo que es esencial para minimizar posibles accidentes, al tiempo que permiten una reducción significativa del consumo de energía. En última instancia, esto se traduciría en una mayor duración de las baterías de los coches.

Si te interesan los aspectos técnicos de los vehículos autónomos, aquí tienes un proyecto DataCamp para detectar señales de tráfico con aprendizaje profundo que puede ayudarte a iniciarte en este campo.

Robótica

En la misma línea que los vehículos autónomos, la computación neuromórfica se considera una tecnología clave que llevará a la robótica a una nueva etapa de desarrollo. Los nuevos robots impulsados con sensores neuromórficos pueden ser más adecuados para abordar los retos clásicos en este campo, como la forma de permitir el aprendizaje y la toma de decisiones en tiempo real en escenarios reales, teniendo en cuenta las limitaciones relacionadas con la batería. 

¿Te interesa saber cómo interactúan las máquinas con su entorno? Lee este artículo para saber más sobre la percepción artificial y los sensores inteligentes.

Computación de borde

Los sistemas de IA más avanzados suelen depender de servidores remotos en la nube para su trabajo pesado. Este enfoque puede ser problemático para las aplicaciones que necesitan respuestas rápidas, como los coches autoconducidos o las de dispositivos con recursos limitados. El Edge Computing trata de hacerlo llevando las capacidades de la IA directamente al propio dispositivo.

Es probable que los avances en computación neuromórfica revolucionen la computación de borde. Gracias al bajo consumo de los chips neuromórficos, los smartphones y todo tipo de wearables inteligentes -que normalmente tienen poca batería-, podrán realizar muchas tareas nuevas que antes requerían mucha energía. 

Ventajas de la informática neuromórfica

Aquí cubrimos algunas de las razones más notables por las que PwC calificó recientemente la computación neuromórfica como una de las ocho tecnologías emergentes esenciales en este momento. 

Eficiencia energética

La informática neuromórfica podría ser la base de una nueva fase de la informática inteligente. Los novedosos componentes de hardware y software se traducirán en eficiencias tanto en el procesamiento de datos como en el consumo de energía. Estas mejoras ayudarán a las empresas a reducir los costes operativos, a desarrollar sistemas de IA más rápidos y precisos y, con suerte, a reducir su huella de carbono. 

Procesamiento paralelo

El procesamiento paralelo consiste en dividir una tarea informática en tareas más pequeñas repartidas entre varios servidores, que las realizan simultáneamente y con mayor rapidez. Las características de las SNN las hacen especialmente adecuadas para tareas que requieren un procesamiento paralelo, como el reconocimiento de patrones. 

Aprendizaje y adaptabilidad en tiempo real

Los ordenadores neuromórficos basados en SNN son excelentes para el aprendizaje en tiempo real y la adaptabilidad. Esta flexibilidad y versatilidad pueden ser vitales en aplicaciones de IA que requieren un aprendizaje continuo y una toma de decisiones rápida, como los robots o los vehículos autónomos.

Retos y limitaciones

Aunque los beneficios de la neuromórfica son evidentes, la tecnología es relativamente incipiente y no está preparada para convertirse en la corriente dominante. He aquí algunos de los retos que nos esperan.

Falta de normas

Aunque cada vez hay más proyectos neuromórficos, la mayoría de ellos residen en laboratorios de investigación y universidades bien financiados. Eso sugiere que la tecnología aún no está preparada para llegar al mercado. Siguen faltando normas de hardware y software, sin las cuales la escalabilidad es casi imposible.

Accesibilidad limitada

La falta de normas significa básicamente que aún carecemos de las palabras para nombrar y describir los componentes y propiedades de los ordenadores neuromórficos. Eso explica por qué sólo un pequeño número de expertos de todo el mundo están familiarizados con la computación neuromórfica. Como dice Andreea Danielescu, directora asociada de Accenture Lab: