Investigadores australianos están desarrollando una supercomputadora revolucionaria, diseñada para emular la máquina de aprendizaje más eficiente del mundo: el cerebro humano. Esta «bestia neuromórfica» promete realizar las mismas 228 trillones de operaciones sinápticas por segundo que manejan nuestros cerebros, representando un salto tecnológico sin precedentes en la historia de la humanidad.
El Futuro de la Inteligencia Artificial: La Supercomputadora Neuromórfica
La llegada de la era de la inteligencia artificial trae consigo la necesidad de un poder computacional inmenso. Las tendencias actuales indican que, incluso solo los servidores de AI vendidos por NVIDIA, podrían consumir más energía anualmente que muchos pequeños países. En un mundo que busca desesperadamente descarbonizarse, este enorme consumo de energía es un problema significativo.
La Inspiración en la Naturaleza
Nuestro cerebro, una maravilla de la naturaleza, sigue siendo el estado del arte en cuanto a eficiencia, capaz de aprender rápidamente de pequeñas cantidades de datos desordenados y ruidosos. Realiza el equivalente a un billón de billones de operaciones matemáticas por segundo, consumiendo solo 20 vatios de energía.
DeepSouth: La Supercomputadora Neuromórfica
Es aquí donde entra en juego DeepSouth, la supercomputadora neuromórfica desarrollada por la Universidad de Sydney Occidental.
Este proyecto marca la primera vez que se construye una máquina capaz de simular redes neuronales de disparo a escala del cerebro humano. Según el Director del Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos, Profesor André van Schaik, esta plataforma cambiará la forma en que entendemos el cerebro y desarrollará aplicaciones de computación a escala cerebral en campos tan diversos como la biomedicina, la robótica y la inteligencia artificial a gran escala.
Características y Expectativas de DeepSouth
Se espera que DeepSouth entre en funcionamiento en abril de 2024. El equipo de investigación anticipa que podrá procesar enormes cantidades de datos a alta velocidad, siendo mucho más pequeña y consumiendo menos energía que otras supercomputadoras, gracias a su enfoque de red neuronal de disparo. Además, es modular y escalable, utilizando hardware comercialmente disponible, lo que permite su expansión o contracción para adaptarse a diversas tareas. El objetivo final es acercar el procesamiento de AI a la forma en que funciona un cerebro humano, además de avanzar en el conocimiento del cerebro y aplicaciones en otros campos.
Es interesante destacar que otros investigadores están abordando el mismo problema desde la dirección opuesta, utilizando tejido cerebral humano real en chips de computadoras cibernéticas, logrando resultados impresionantes.
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