El crecimiento constante del tráfico de datos y las demandas informáticas emergentes asociadas con la inteligencia artificial están poniendo a prueba los límites de los sistemas convencionales. De acuerdo con DE-CIX, el tráfico de datos experimentó un incremento del 22% el año pasado en comparación con 2022. Ante este desafío, la tecnología cuántica aún no presenta una alternativa viable. Sin embargo, Intel, una de las principales empresas de electrónica, ha estado a la vanguardia en el desarrollo de sistemas neuromórficos.
¿Qué son los sistemas neuromórficos? Son una fusión de biología y tecnología que imita cómo los humanos procesan la información. En la carrera por desarrollar un procesamiento más eficiente y efectivo, Intel compite con otros gigantes tecnológicos y centros de investigación, incluyendo IBM, Qualcomm, el Instituto de Tecnología de California (Caltech), el MIT, el Instituto Max Planck de Neurobiología en Alemania y la Universidad de Stanford.
Este mes, Intel anunció el desarrollo del sistema neuromórfico más grande del mundo: Hala Point. Este sistema cuenta con 1.150 millones de neuronas tecnológicas y 1.152 procesadores (chips) Loihi 2, los cuales consumen un máximo de 2.600 vatios y tienen una capacidad de procesamiento equivalente al cerebro de un búho. Según un estudio publicado en IEEE Xplore, Hala Point supera en eficiencia y rendimiento a los sistemas basados en unidades de procesamiento centrales (CPU) y gráficos (GPU), que son los motores informáticos convencionales.
Mike Davies, director de computación neuromórfica en Intel Labs, ha sido una figura clave en el desarrollo de estos avances. Nacido en Dallas y a punto de cumplir 48 años, Davies es responsable de los descubrimientos que están allanando el camino para el futuro inmediato de la computación.
Davies explica que los sistemas neuromórficos son un enfoque de diseño de computación inspirado en la comprensión moderna de cómo funcionan los cerebros. Esta perspectiva implica superar las arquitecturas convencionales que han dominado la informática durante las últimas siete u ocho décadas. En lugar de separar la memoria de los elementos de procesamiento, como ocurre en los sistemas tradicionales, los sistemas neuromórficos integran estos componentes. En Hala Point, por ejemplo, los chips forman una red tridimensional que se asemeja a un cerebro, en la que todo se comunica con todo, tal como sucede en la comunicación neuronal en nuestro cerebro.
Este nuevo modelo de diseño surge en respuesta a las limitaciones de la computación convencional. Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje profundo han sido emocionantes, pero la arquitectura de los sistemas informáticos actuales está llegando a su límite en términos de eficiencia energética y capacidad para afrontar los crecientes requisitos de computación de los modelos de IA.
¿Cuál es la principal ventaja de los sistemas neuromórficos? La eficiencia energética es una de las principales ventajas. Pero además, los sistemas neuromórficos también pueden ofrecer un mejor rendimiento, especialmente cuando se trata de procesar datos en tiempo real a partir de sensores, cámaras o videos.
Davies sostiene que la IA necesitará sistemas neuromórficos para continuar creciendo. Sin embargo, todavía estamos en un nivel de investigación y no está claro cómo se implementará comercialmente esta tecnología. Existen numerosos desafíos por resolver en términos de software y algoritmos, ya que los sistemas neuromórficos requieren un enfoque de programación diferente.
Además de su aplicación en la IA, Davies anticipa que los sistemas neuromórficos se implementarán eventualmente en edge computing, móviles, vehículos autónomos, drones y computadoras portátiles. Aunque el sistema Hala Point actualmente está diseñado para un centro de datos y es del tamaño de un microondas grande, Davies señala que en la naturaleza existen cerebros de todos los tamaños, desde los de los insectos hasta el cerebro humano.
En términos de disponibilidad, Davies estima que podríamos ver estos sistemas en centros de datos dentro de cinco años. Además, anticipa que serán valiosos para cualquier dispositivo que funcione con una batería, debido al ahorro de energía que puede ofrecer un sistema neuromórfico. También mencionó aplicaciones menos obvias, como las estaciones base inalámbricas para la infraestructura de telefonía.
¿Los sistemas neuromórficos y la computación cuántica son complementarios? Aunque son muy diferentes, Davies cree que son complementarios en algunos aspectos. Sin embargo, queda por determinar qué tipo de cargas soportará la computación cuántica una vez que se pueda escalar y cuál será el modelo de programación.
¿Podríamos ver sistemas neuromórficos instalados en nuestro cerebro? Aunque la investigación se encuentra en una etapa temprana, Davies ve potencial en la aplicación de la computación neuromórfica para la neuroprótesis, es decir, para tratar de reparar problemas o patologías en el cerebro donde ha habido alguna pérdida de función.
¿A qué cerebros equivalen los sistemas disponibles? En términos de la cantidad de neuronas, el sistema Hala Point es similar al cerebro de un búho. Sin embargo, si consideramos la zona del cerebro donde ocurre gran parte de la inteligencia de orden superior, sería equivalente al cerebro de un mono capuchino.
En cuanto a su eficacia, los sistemas neuromórficos han demostrado ser hasta 50 veces más rápidos que los solucionadores convencionales en tareas como encontrar el mejor camino en un mapa. En términos de eficiencia energética, estos sistemas pueden ser hasta 1.000 veces más eficientes.
Finalmente, Davies opina que la dependencia de Europa de otros continentes en la carrera por los chips podría ser contrarrestada por esta nueva línea de investigación. A largo plazo, será necesario innovar en la fabricación para lograr el tamaño y la eficiencia de la naturaleza, lo que presenta una oportunidad para que nuevas regiones geográficas tomen la delantera en este dominio.
