Aquí aprenderá la tecnología y todo lo que hay detrás de la computación neuromórfica, ¡que pronto transformará la forma de crear cosas utilizando ordenadores!
Las cargas de trabajo de los ordenadores son cada vez mayores con el crecimiento de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), el Internet de las cosas (IoT), los robots con IA, las líneas de producción automatizadas y mucho más.
Los ordenadores actuales que funcionan con chips semiconductores han alcanzado su capacidad para procesar cálculos más rápidamente, consumir menos energía, disipar el calor de forma eficiente y, por último, su capacidad para ser mucho más pequeños que los dispositivos portátiles.
¡Llega la computación neuromórfica! Esta tecnología permite a los informáticos e ingenieros neuromórficos fabricar ordenadores que funcionan como cerebros humanos. ¡Siga leyendo hasta el final para aprender todo lo que necesita saber sobre esta tecnología informática de vanguardia!
¿Qué es la computación neuromórfica?
La informática neuromórfica es una arquitectura informática que se asemeja al funcionamiento del cerebro humano. En concreto, los informáticos trabajan para crear prototipos de neuronas sintéticas que imiten a las neuronas biológicas y sus sinapsis.
El cerebro humano utiliza 86.000 millones de neuronas en un espacio compacto de 1.260 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 energéticamente.
Así, los verdaderos ordenadores neuromórficos funcionarán igual que el cerebro humano pero utilizando dispositivos sinápticos artificiales, CPU y GPU. Además, estos ordenadores podrán adaptarse a la situación y no dependerán totalmente de la preprogramación, como la mayoría de los superordenadores y ordenadores personales.
Por ejemplo, el Intel Loihi 2 es el chip neuromórfico de investigación de segunda generación. Contiene cerca de un millón de neuronas sintéticas por chip, imitando el sistema biológico del cerebro en los sistemas informáticos. Funciona con el marco de software Lava, que es un sistema operativo de código abierto para la investigación y el desarrollo de la computación neuromórfica.
Ingeniería neuromórfica
Es el campo de trabajo en el que los informáticos aprenden y diseñan piezas informáticas con fines de computación neuromórfica, como chips neuromórficos, dispositivos sinápticos artificiales, estrategias de eficiencia energética y mucho más.
En esta disciplina de investigación y desarrollo tecnológico, los ingenieros también trabajarán en sensores neuromórficos que imiten los sistemas sensoriales de los seres humanos, como los ojos, la piel, los impulsos nerviosos, etc.
Computación neuromórfica: Principios y conceptos clave
- La biomímesis emula la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro humano.
- Las neuronas con picos son neuronas artificiales que se comunican mediante picos o impulsos de actividad.
- El procesamiento paralelo permite el procesamiento simultáneo de datos, similar al manejo paralelo de información del cerebro.
- El procesamiento basado en eventos se centra en los cambios de datos relevantes, conservando la energía al evitar el cómputo constante.
- La plasticidad sináptica facilita las conexiones adaptativas entre neuronas artificiales para el aprendizaje y la memoria.
- La estrategia de bajo consumo prioriza la eficiencia energética, lo que la hace adecuada para la informática móvil y de borde.
- El procesamiento en tiempo real es ideal para aplicaciones que requieren una toma de decisiones rápida, como la robótica y los sistemas autónomos.
- El hardware neuromórfico es una arquitectura de hardware especializada que optimiza las tareas de la computación neuromórfica.
- La computación cognitiva pretende desarrollar sistemas capaces de realizar funciones cognitivas, como la percepción y la toma de decisiones.
- Existe un enfoque interdisciplinario que combina la neurociencia, la informática y la ingeniería para hacer avanzar los sistemas de computación neuromórfica.
A continuación, analizaremos 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 de los cerebros biológicos. El principal tipo de hardware neuromórfico es la red neuronal con picos (SNN), en la que los nodos, conocidos como neuronas con picos, gestionan y almacenan datos de forma muy parecida a las neuronas biológicas.
Los dispositivos sinápticos artificiales establecen conexiones entre las neuronas con pico. Estos dispositivos emplean circuitos analógicos para transmitir señales eléctricas parecidas a las señales cerebrales. A diferencia de los ordenadores convencionales que utilizan la codificación binaria, las neuronas en espiga miden y codifican directamente las alteraciones discretas de las señales analógicas.
Componentes de hardware de la computación neuromórfica
#1. Neuronas en espiga y dispositivos sinápticos
Las neuronas sintéticas procesan y transmiten datos mediante señales eléctricas en forma de espiga. Éstas se conectan con dispositivos sinápticos.
Los dispositivos sinápticos reproducen las sinapsis de los cerebros biológicos. Los dispositivos sinápticos permiten la comunicación entre neuronas en espiga.
#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 utilizada habitualmente en el hardware neuromórfico.
#4. Chips neuromórficos
Los chips neuromórficos son circuitos integrados especializados diseñados para tareas informáticas neuromórficas. Se trata de chips informáticos basados en la tecnología de memoria resistiva de óxido filamentoso (OxRAM).
#5. Núcleos neuronales
Son unidades de procesamiento dedicadas a ejecutar simulaciones y cálculos de redes neuronales.
#6. Sensores impulsados 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 rápidamente con latencias bajas analizando los cambios de iluminación en los píxeles.
#7. Unidades de memoria
Componentes de almacenamiento para retener información y facilitar el aprendizaje en los sistemas neuromórficos.
#8. Plataformas de hardware neuromórficas
Sistemas integrales diseñados para soportar y ejecutar aplicaciones de computación neuromórfica.
#9. Convertidores de digital a analógico
Los DAC convierten los datos digitales en señales analógicas para el procesamiento neuronal.
Componentes de software de la computación neuromórfica
#1. Simuladores de redes neuronales
Son programas que emulan el comportamiento de las redes neuronales con picos. Estas herramientas especializadas permiten realizar pruebas y experimentos en ordenadores neuromórficos.
#2. Marcos de software neuromórficos
Software avanzado que facilita el desarrollo y la simulación de modelos neuromórficos y algoritmos para la computación neuromórfica.
#3. Algoritmos de aprendizaje
Estas rutinas de software permiten a las redes neuronales artificiales adaptarse y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo mediante el entrenamiento.
#4. Bibliotecas de programación neuromórfica
Conjunto de colecciones de código y funciones preescritas para simplificar el desarrollo de aplicaciones neuromórficas.
#5. Software de visión neuromórfica
Software diseñado para el procesamiento de datos visuales en sistemas de visión neuromórficos, como las 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 pruebas y depuración.
#7. Software de interfaz de usuario
Las GUI o CLI facilitan la comunicación entre el hardware neuromórfico y los sistemas informáticos de nivel superior. Estas herramientas facilitan además 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 de la computación neuromórfica
Vehículos autónomos
El hardware y los algoritmos neuromórficos pueden ayudar a los coches autoconducidos a tomar decisiones en tiempo real. Esto mejorará aún más la seguridad y la navegación en escenarios de tráfico complejos.
Reconocimiento de imágenes
La computación neuromórfica puede mejorar el reconocimiento de imágenes al permitir un procesamiento eficaz de los datos visuales. En aplicaciones como el reconocimiento facial en tiempo real y la detección de objetos, esto podría suponer un gran salto.
Procesamiento del lenguaje natural
Puede mejorar la comprensión del habla y del lenguaje en chatbots de IA, asistentes virtuales, herramientas de análisis de datos de IA, etc. Esto conducirá a interacciones más conversacionales y receptivas.
Computación energéticamente eficiente
IoT e IIoT requieren ordenadores de tamaño superpequeño con capacidad de procesamiento local con el menor suministro de energía posible. La tecnología de computación neuromórfica permitirá a los desarrolladores de hardware IoT producir aparatos más eficientes e inteligentes para controlar hogares, oficinas e instalaciones industriales.
Lea también: IIoT vs IoT: Diferencias y similitudes
Ciberseguridad
En los ecosistemas de la ciberseguridad y la privacidad de los datos de Internet, la computación neuromórfica puede ayudar en la detección de anomalías mediante el análisis de los patrones de tráfico de la red. De este modo, estos sistemas identificarán con mayor eficacia las posibles amenazas a la seguridad.
Recursos de aprendizaje
#1. Redes neuronales en Python desde cero: Udemy
Este curso Udemy sobre Redes Neuronales en Python le ofrece experiencia práctica en computación neuromórfica y aprendizaje automático. Le enseña a programar redes neuronales desde cero en Python simple.
El curso le presentará las capas ocultas y las funciones de activación para desarrollar redes más útiles. También le ayudará 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
Este curso gratuito en línea 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 múltiples secciones, como Máquina que funciona como el cerebro, El fin del paradigma 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
Leyendo 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 capacidad de aprendizaje.
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Además de compartir la visión general de los sistemas de computación neuromórfica, le permite explorar los fundamentos de las redes neuronales artificiales. El libro también trata sobre las neuronas artificiales y la evolución. Además, conocerá los métodos de implementación de las redes neuronales en varios enfoques, como los modelos neuronales, las tecnologías de almacenamiento y las redes de comunicación entre neuronas.
Este recurso resultará beneficioso para quienes deseen desarrollar un sistema neuromórfico eficiente en hardware. Otros temas tratados en este libro son los retos de construir una arquitectura de redes neuronales con picos, las tecnologías de memoria emergentes, la arquitectura de sistemas neuromórficos, etc.
#4. Computación neuromórfica y más allá: Paralelo, Aproximación, Memoria Cercana y Cuántica
Este libro ofrece un debate comparativo sobre algunas nuevas tendencias como la computación neuromórfica, de aproximación, en memoria, paralela y cuántica que pueden ayudarle a superar las limitaciones de la ley de Moore.
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Este recurso muestra el uso de los paradigmas mencionados para mejorar la capacidad de computación. Ayuda especialmente a los desarrolladores cuando se enfrentan a limitaciones de escalado debidas al aumento de la potencia de cálculo. Además, este libro ofrece una visión general del estado del arte de la 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.
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No importa de qué formación provenga: le permitirá comprender los conceptos a través de varias 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.
Tras leer este libro, los ingenieros neuromórficos conocerán los distintos aspectos de la inteligencia cognitiva.
#6. Sistemas informáticos neuromórficos para la Industria 4.0
Con este libro aprenderá sobre el campo de la tecnología de microchips basada en la computación neuronal. Al abarcar temas como la protección mediante redes neuronales, el reconocimiento de emociones y la autenticación biométrica, le permitirá conocer en detalle este dinámico campo.
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Tanto si es usted estudiante, científico, investigador o académico, funcionará como un recurso esencial para usted.
#7. Dispositivos neuromórficos para la informática inspirada en el cerebro
Si desea explorar las tecnologías neuromórficas de vanguardia, lea este libro. Escrito por un equipo de ingenieros expertos, trata de forma exhaustiva todos los aspectos de la electrónica neuromórfica.
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Abarca tanto los dispositivos memrísticos como los neuromórficos, incluye los últimos avances en computación inspirada en el cerebro y explora sus aplicaciones potenciales en la computación neuromórfica y los sistemas perceptivos.
Retos de la computación neuromórfica
#1. Inexactitud
Aunque los ordenadores neuromórficos son definitivamente más eficientes en términos de energía en comparación con el hardware neuronal y las GPU, no son más precisos que el resto.
#2. Falta de puntos de referencia definidos
Este campo de investigación no cuenta con puntos de referencia claramente definidos para el rendimiento y los problemas de retos comunes. Por lo tanto, la evaluación del rendimiento y la eficiencia de los ordenadores neuromórficos es bastante difícil.
#3. Limitaciones del software
El software de la computación neuromórfica aún va por detrás del hardware. Los investigadores siguen utilizando el software y los algoritmos pensados para el hardware von Neumann, lo que limita los resultados a los enfoques estándar.
#4. Dificultad de uso
A menos que sea un experto, no podrá utilizar los ordenadores neuromórficos. Además, los expertos no han creado herramientas y 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 la gente e influir en la percepción pública.
También podría ser causa de preocupación por la privacidad de las personas. Si recopila los datos de los usuarios sin su consentimiento o conocimiento para procesar enormes cantidades de datos, seguramente suscitará inquietudes. Aparte de esto, la computación neuromórfica podría heredar sesgos de los datos de entrenamiento. Si eso ocurre, 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 los distintos dispositivos se comunican entre sí. Con su ayuda, cabe esperar que en el futuro dispongamos de una informática energéticamente eficiente e inspirada en el cerebro.
Con la ayuda de algoritmos de IA, los dispositivos aprenderán unos de otros y serán más sensibles a los cambios. Como resultado, las arquitecturas de red serán más eficientes y procesarán los datos con mayor rapidez.
Actualmente, puede realizar tareas de detección y percepción. Sin embargo, puede esperar que transforme los campos de la IA, la robótica y la atención sanitaria con dispositivos más rápidos e inteligentes. Con la innovación en los sectores relacionados, puede esperar avances de hardware y software en la computación neuromórfica.
A continuación, consulte nuestro artículo detallado sobre la computación ambiental.