Aquí aprenderá la tecnología y todo lo demás detrás de la computación neuromórfica, que pronto transformará la forma en que crea cosas usando las computadoras.
Las cargas de trabajo de las computadoras aumentan cada vez con el crecimiento de la tecnología avanzada como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), el Internet de las cosas (IoT), los robots de IA, las líneas de producción automatizadas y mucho más.
Las computadoras actuales que funcionan con chips semiconductores han alcanzado su capacidad de procesar cálculos más rápido, consumir menos energía, disipar el calor de manera eficiente y, finalmente, su capacidad de volverse mucho más pequeñas que los dispositivos portátiles.
¡Aquí viene la computación neuromórfica! Esta tecnología permite a los informáticos e ingenieros neuromórficos fabricar computadoras que funcionen como cerebros humanos. ¡Sigue leyendo hasta el final para aprender todo lo que necesitas saber sobre esta tecnología informática de vanguardia!
Tabla de contenido
¿Qué es la computación neuromórfica?
La computación neuromórfica es una arquitectura informática que se asemeja al funcionamiento del cerebro humano. En concreto, los informáticos están trabajando para crear prototipos de neuronas sintéticas que imiten a las neuronas biológicas y sus sinapsis.
El cerebro humano utiliza 86 mil millones de neuronas en un espacio compacto de 1260 centímetros cúbicos. La conectividad sináptica entre estas neuronas controla la memoria, la visión, el razonamiento, el pensamiento lógico, los movimientos motores y muchas más funciones del cuerpo. Por supuesto, no necesitamos ningún sistema de refrigeración externo para enfriar las unidades de procesamiento del cerebro porque es muy eficiente desde el punto de vista energético.
Por lo tanto, las computadoras neuromórficas reales funcionarán igual que el cerebro humano pero utilizando dispositivos sinápticos artificiales, CPU y GPU. Además, estas computadoras podrán adaptarse a la situación y no depender completamente de la preprogramación, como hacen la mayoría de las supercomputadoras y personales.
Por ejemplo, el Intel Loihi 2 Es el chip de investigación neuromórfico de segunda generación. Contiene alrededor de 1 millón de neuronas sintéticas por chip, imitando el sistema cerebral biológico en los sistemas informáticos. Está operado por el marco de software Lava, que es un sistema operativo de código abierto para la investigación y el desarrollo de computación neuromórfica.
Ingeniería Neuromórfica
Es el campo de actividad donde los científicos informáticos aprenden y diseñan piezas de computadora con el propósito de la computación neuromórfica, como chips neuromórficos, dispositivos sinápticos artificiales, estrategias de eficiencia energética y más.
En esta disciplina de investigación y desarrollo tecnológico, los ingenieros también trabajarán en sensores neuromórficos que imitan los sistemas sensoriales humanos, como ojos, piel, impulsos nerviosos, etc.
Computación neuromórfica: principios y conceptos clave
Ahora, discutiremos cómo funciona la computación neuromórfica.
¿Cómo funciona la computación neuromórfica?
La computación neuromórfica emplea componentes de hardware inspirados en las estructuras y funciones de las neuronas y sinapsis en los cerebros biológicos. El tipo principal de hardware neuromórfico es la red neuronal de picos (SNN), donde los nodos, conocidos como neuronas de picos, administran y almacenan datos de manera muy similar a las neuronas biológicas.
Los dispositivos sinápticos artificiales establecen conexiones entre neuronas activas. Estos dispositivos emplean circuitos analógicos para transmitir señales eléctricas que se asemejan a señales cerebrales. A diferencia de las computadoras convencionales que usan codificación binaria, las neuronas con picos miden y codifican directamente alteraciones de señales analógicas discretas.
Componentes de hardware de la computación neuromórfica
Credito de imagen: Intel
#1. Neuronas puntiagudas y dispositivos sinápticos
Las neuronas sintéticas procesan y transmiten datos mediante señales eléctricas en forma de picos. Estos están conectados con dispositivos sinápticos.
Los dispositivos sinápticos replican las sinapsis en los cerebros biológicos. Los dispositivos sinápticos permiten la comunicación entre neuronas activas.
#2. Circuitos analógicos
Estos circuitos manejan señales eléctricas en una técnica analógica que imita las señales cerebrales.
#3. Memristores
Estas resistencias no volátiles pueden almacenar y procesar información comúnmente utilizada en hardware neuromórfico.
#4. Chips neuromórficos
Los chips neuromórficos son circuitos integrados especializados diseñados para tareas de computación neuromórfica. Se trata de chips informáticos basados en tecnología de memoria resistiva basada en óxido filamentoso (OxRAM).
#5. Núcleos neuronales
Se trata de unidades de procesamiento dedicadas a ejecutar simulaciones y cálculos de redes neuronales.
#6. Sensores controlados por eventos
Estos sensores avanzados detectan cambios en los datos y desencadenan respuestas neuronales, optimizando la eficiencia energética. Por ejemplo, los sensores de visión basados en eventos (EVS) pueden transmitir datos más rápido con latencias bajas analizando los cambios de iluminación en píxeles.
#7. Unidades de memoria
Componentes de almacenamiento para retener información y facilitar el aprendizaje en sistemas neuromórficos.
#8. Plataformas de hardware neuromórfico
Sistemas integrales diseñados para soportar y ejecutar aplicaciones de computación neuromórfica.
#9. Convertidores de digital a analógico
Los DAC convierten datos digitales en señales analógicas para el procesamiento neuronal.
Componentes de software de la computación neuromórfica
Credito de imagen: Intel
#1. Simuladores de redes neuronales
Estos son programas que emulan el comportamiento de redes neuronales con picos. Estas herramientas especializadas permiten realizar pruebas y experimentación en computadoras neuromórficas.
#2. Marcos de software neuromórficos
Software avanzado que facilita el desarrollo y simulación de modelos neuromórficos y algoritmos para computación neuromórfica.
#3. Algoritmos de aprendizaje
Estas rutinas de software permiten que las redes neuronales artificiales se adapten y mejoren su rendimiento con el tiempo mediante el entrenamiento.
#4. Bibliotecas de programación neuromórfica
Un conjunto de colecciones de código y funciones preescritos para simplificar el desarrollo de aplicaciones neuromórficas.
#5. Software de visión neuromórfica
Software diseñado para procesar datos visuales en sistemas de visión neuromórfica, como cámaras basadas en eventos.
#6. Emuladores neuromórficos
Estas herramientas especializadas permiten a los desarrolladores simular el comportamiento del hardware neuromórfico en sistemas informáticos convencionales para realizar pruebas y depurar.
#7. Software de interfaz de usuario
Las GUI o CLI facilitan la comunicación entre el hardware neuromórfico y los sistemas informáticos de nivel superior. Las herramientas facilitan aún más la integración en aplicaciones más amplias.
#8. Kits de desarrollo de software neuromórfico
Se trata de paquetes SDK completos que proporcionan herramientas, bibliotecas y documentación para crear aplicaciones neuromórficas.
Casos de uso para la computación neuromórfica
Vehículos Autónomos
El hardware y los algoritmos neuromórficos pueden ayudar a los vehículos autónomos a tomar decisiones en tiempo real. Esto mejorará aún más la seguridad y la navegación en escenarios de tráfico complejos.
Reconocimiento de imagen
La computación neuromórfica puede mejorar el reconocimiento de imágenes al permitir el procesamiento eficiente de datos visuales. En aplicaciones como el reconocimiento facial en tiempo real y la detección de objetos, esto podría suponer un gran salto.
Procesamiento natural del lenguaje
Puede mejorar la comprensión del habla y el lenguaje en chatbots de IA, asistentes virtuales, herramientas de análisis de datos de IA, etc. Esto conducirá aún más a interacciones más conversacionales y receptivas.
Computación energéticamente eficiente
IoT y IIoT requieren computadoras de tamaño súper pequeño con capacidades de procesamiento local con el menor suministro de energía posible. La tecnología de computación neuromórfica permitirá a los desarrolladores de hardware de IoT producir dispositivos más eficientes e inteligentes para controlar hogares, oficinas e instalaciones industriales.
Lea también: IIoT vs IoT: diferencias y similitudes
La seguridad cibernética
En los ecosistemas de ciberseguridad y privacidad de datos de Internet, la computación neuromórfica puede ayudar en la detección de anomalías mediante el análisis de patrones de tráfico de red. De este modo, estos sistemas identificarán posibles amenazas a la seguridad de forma más eficaz.
Recursos de aprendizaje
#1. Redes neuronales en Python desde cero: Udemy
Esta Udemy curso sobre Redes Neuronales en Python le ofrece experiencia práctica en computación neuromórfica y aprendizaje automático. Te enseña a programar redes neuronales desde cero en Python simple.
El curso le presentará capas ocultas y funciones de activación para desarrollar redes más útiles. También le ayuda a comprender aspectos como la capa de entrada, la capa de salida, los pesos, la función de error, la precisión, etc.
#2. Computación neuromórfica: clase central
esta gratis curso por Internet está disponible a través de YouTube y puede acceder a él en el momento que más le convenga. La duración del curso es de más de media hora.
Está dividido en varias secciones, como Máquina que funciona como el cerebro, El fin del paradigma de Turing-von Neumann, Rango de temperatura operativa ATI VS Capacidad cognitiva (EQ), Consumo global de energía, Límites de computación, etc.
#3. Principios y organización de la computación neuromórfica
Al leer este libro, aprenderá los principios y la organización de la computación neuromórfica. También se centra en las técnicas de construcción de hardware escalable tolerante a fallos para redes neuronales con capacidades de aprendizaje.
Además de compartir la descripción general de los sistemas informáticos neuromórficos, le permite explorar los conceptos básicos de las redes neuronales artificiales. El libro también analiza las neuronas artificiales y la evolución. Además, aprenderá los métodos de implementación de redes neuronales en diversos enfoques, como modelos neuronales, tecnologías de almacenamiento y redes de comunicación entre neuronas.
Este recurso resultará beneficioso para quienes deseen desarrollar un sistema neuromórfico eficiente en hardware. Otros temas discutidos en este libro son los desafíos de construir una arquitectura de red neuronal dinámica, tecnologías de memoria emergentes, arquitectura de sistemas neuromórficos, etc.
#4. Computación neuromórfica y más allá: paralelo, aproximación, memoria cercana y cuántica
Este libro ofrece una discusión comparativa sobre algunas tendencias nuevas, como la computación neuromórfica, aproximada, en memoria, paralela y cuántica, que pueden ayudarlo a superar las limitaciones de la ley de Moore.
Este recurso muestra el uso de los paradigmas mencionados anteriormente para mejorar la capacidad informática. Ayuda especialmente a los desarrolladores cuando se enfrentan a limitaciones de escala debido al aumento de la potencia informática. Además, este libro proporciona una descripción general de los últimos avances en computación neuromórfica y detalles esenciales de otros paradigmas.
#5. Ingeniería Neuromórfica
Después de leer este libro, tendrá una comprensión completa de la ingeniería neuromórfica desde las perspectivas de tres categorías diferentes de profesionales: el científico, el arquitecto informático y el diseñador de algoritmos.
No importa de qué origen provenga: le permite comprender los conceptos a través de diversas disciplinas y apreciar el campo. Aparte de esto, el recurso se centra en los fundamentos del modelado neuronal, los circuitos neuromórficos, los marcos de ingeniería neuronal, las arquitecturas neuronales y la comunicación basada en eventos.
Después de leer este libro, los ingenieros neuromórficos aprenderán sobre los diferentes aspectos de la inteligencia cognitiva.
#6. Sistemas de Computación Neuromórfica para la Industria 4.0
En este libro, aprenderá sobre el campo de la tecnología de microchips basada en computación neuronal. Al cubrir temas como la protección de redes neuronales, el reconocimiento de emociones y la autenticación biométrica, le permite aprender en detalle sobre este campo dinámico.
Ya sea estudiante, científico, investigador o académico, funcionará como un recurso esencial para usted.
#7. Dispositivos neuromórficos para computación inspirada en el cerebro
Si desea explorar las tecnologías neuromórficas de vanguardia, lea este libro. Escrito por un equipo de ingenieros expertos, contiene una discusión exhaustiva de todos los aspectos de la electrónica neuromórfica.
Cubre dispositivos memrísticos y neuromórficos, incluye desarrollos recientes en computación inspirada en el cerebro y explora sus aplicaciones potenciales en computación neuromórfica y sistemas de percepción.
Desafíos de la computación neuromórfica
#1. Inexactitud
Si bien las computadoras neuromórficas son definitivamente más eficientes en términos de energía en comparación con el hardware neuronal y las GPU, no son más precisas que el resto.
#2. Falta de puntos de referencia definidos
Este campo de investigación no tiene puntos de referencia claramente definidos para el desempeño y los problemas de desafíos comunes. Por tanto, la evaluación del rendimiento y la eficiencia de las computadoras neuromórficas es bastante difícil.
#3. Limitaciones del software
El software de la computación neuromórfica todavía está por detrás del hardware. Los investigadores todavía utilizan el software y los algoritmos previstos para el hardware de von Neumann, lo que limita los resultados a enfoques estándar.
#4. Dificultad de uso
A menos que seas un experto, no podrás utilizar computadoras neuromórficas. Además, los expertos no han creado herramientas ni lenguajes sencillos para que cualquiera pueda utilizarlos.
Computación neuromórfica: consideraciones éticas
Al hablar de computación neuromórfica, no debemos ignorar las consideraciones éticas. Siempre existe la posibilidad de hacer un mal uso de esta tecnología. Puede utilizarse para generar imágenes y vídeos falsos con la intención de difundir información errónea, engañar a las personas e influir en la percepción pública.
También podría ser la causa de preocupaciones sobre la privacidad de las personas. Si recopila datos de los usuarios sin consentimiento o conocimiento para procesar grandes cantidades de datos, seguramente generará preocupaciones. Aparte de esto, la computación neuromórfica podría heredar sesgos de los datos de entrenamiento. Si eso sucede, la computación neuromórfica puede producir resultados injustos o discriminatorios.
El futuro de la computación neuromórfica
La computación neuromórfica es capaz de revolucionar la forma en que diferentes dispositivos se comunican entre sí. Con su ayuda, puede esperar tener en el futuro una informática energéticamente eficiente e inspirada en el cerebro.
Con la ayuda de algoritmos de IA, los dispositivos aprenderán unos de otros y responderán mejor a los cambios. Como resultado, las arquitecturas de red serán más eficientes y procesarán datos más rápido.
Actualmente, puede realizar tareas de sensación y percepción. Sin embargo, se puede esperar que transforme los campos de la inteligencia artificial, la robótica y la atención médica con dispositivos más rápidos e inteligentes. Con la innovación en sectores relacionados, se pueden esperar avances de hardware y software en la computación neuromórfica.
A continuación, consulte nuestro artículo detallado sobre informática ambiental.
