Marzo de 2018 - Nosotros humanos estamos acostumbrados a la práctica de la ingeniería inversa partiendo de un producto hecho para copiar el modo en que fue desarrollado. La Biónica es un ejemplo de esta práctica en la que imitamos las soluciones dadas por la naturaleza para crear nuestras propias soluciones.
Sin embargo, si existe algo que la naturaleza primó en el desarrollo y que aparentemente no podríamos copiar, eso es el cerebro humano.
Sin embargo, la inteligencia artificial con sus computadoras neurales o neuromórficas está cada vez más basándose en la solución dada por la naturaleza al desarrollar nuestro cerebro para crear sus propios circuitos y eso usando ingeniería inversa.
Los científicos del MIT trabajando en el desarrollo de computadoras neuromórficas, o si son, que tienen el formato neural, los están construyendo con redes de neuronas artificiales logrando montar una sinapsis que tengan el mismo formato de las sinapsis reales de las neuronas que tenemos en el cerebro.
Con ellos será posible acceder a las denominadas regiones gris del cerebro que trabajan con una computación analógica, posibilitando su interfaz con el mundo real.
Lo que ocurre es que nuestro cerebro trabaja tanto con informaciones analógicas como digitales, procesando y almacenando informaciones en las mismas regiones y las operaciones se ejecutan en paralelo. Esto es posible gracias a la existencia de 100 mil millones de neuronas que se comunican a través de 100 billones de sinapsis.
A diferencia de las redes neuronal que intentan imitar el pensamiento humano usando recursos de software, los chips neuromórficos son diferentes. Estos chips poseen una arquitectura que se asemeja a las neuronas reales procesando datos y comunicándose a través de sinapsis artificiales.
IBM ya cuenta con la más potente supercomputadora neuromórfica True North e Intel tiene un proyecto de un menor.
La idea básica de un chip neuromórfico es muy diferente de un chip convencional usando lógica. Las sinapsis son hechas con materiales amorfos colocados entre capas conductoras de neuronas vecinas. Los iones fluyen a través del material cuando se aplica una tensión. Transferencia de datos.
Sin embargo, lo que ocurre es que los iones se propagan en direcciones imprevisibles con efectos sobre el medio de conmutación. Esto significa que una vez transferida una información, si necesitamos que esto ocurra de nuevo, no se transferirá de la misma manera. Esto recuerda el funcionamiento del cerebro humano: no respondemos a una pregunta dos veces de la misma forma. Cambiamos las palabras.
En la computación neuromórfica esto es un problema que los investigadores del MIT están trabajando para resolver con el uso de nuevos materiales.
Todo esto abre camino no sólo para la construcción de máquinas inteligentes, sino también para su interfaz directa con las neuronas de nuestro cerebro.
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