Las tecnologías de la información se encuentran ante un cambio de paradigma. Tal vez ante múltiples cambios, muchos de ellos incuestionablemente disruptivos con la capacidad para sacudir los pilares de la industria.

La computación neuromórfica, o de forma más extensa, la ingeniería neuromórfica, es el campo del conocimiento que busca utilizar sistemas de integración a muy gran escala (VLSI, por sus siglas en inglés) consistentes en circuitos electrónicos analógicos con el propósito de imitar estructuras neurobiológicas del sistema nervioso. Dependiendo del contexto, esta definición también puede ampliarse a software analógico, digital y mixto.

Para qué sirve la Computación Neuromórfica

La meta de esta computación es simular o comprender el funcionamiento de las redes neuronales biológicas. De forma aún más simple y general (aunque no del todo precisa): la idea es recrear el funcionamiento del cerebro (o áreas del mismo) usando tecnología. No se trata solo de imitarlo en función, sino también en forma, copiando en medida de lo posible sus estructuras físicas y ‘pegándolas’ en forma de diseños de silicio.

Aunque este tipo de ingeniería es un campo con un gran componente teórico,ya existen usos experimentales y prototipos físicos basados en sus conceptos y descubrimientos. Estos chips serán vitales para conducir sistemas de computación neuromórfica, y por su forma suelen ser comparados de forma algo burda con el equivalente a diseñar una FPGA pensada para imitar el funcionamiento del sistema nervioso.

La ingeniería neuromórfica se englobaría en las ciencias y técnicas que los ingleses denominarían como bleeding edge, y que nosotros conocemos menos hiperbólicamente como “tecnologías emergentes”. Su desarrollo se encuentra aún en la más tierna infancia, pero no cuesta vislumbrar su capacidad para, potencialmente, moldear el futuro de la humanidad.

Un ordenador puede llevar a cabo labores muy complejas de forma mucho más rápida, no todas las cargas de procesamiento son iguales. Lo vemos, por ejemplo, con cualquier labor relacionada con inteligencia artificial (IA).

Lo cierto es que el cerebro (ni siquiera tiene por qué ser el humano) es especialmente hábil a la hora de reconocer imágenes y patrones del habla. También para reconstruir imágenes que hemos visto años atrás y de las que apenas tenemos un recuerdo. Hemos evolucionado para ello. De igual forma, es casi imposible hacer que una máquina comprenda lo que es el sabor amargo o el olor de una flor, y no solo porque carezcan de los receptores adecuados.

Así que, sobre el papel, la imitación de estructuras nerviosas en sistemas de procesamiento de IA permitiría acelerar este tipo de cálculos de forma inconcebible. Y tal vez incluso antes, sería posible crear miembros robóticos altamente precisos para personas que han sufrido una amputación. Hasta se teoriza con la posible recuperación de sentidos perdidos o no desarrollados adecuadamente. De igual forma, la computación neuromórfica sería el ingrediente secreto para crear IA genuinamente inteligentes.

Cómo se usa actualmente

Compañías como Intel ya trabajan en componentes neuromórficos. El chip Lohi 2, que es su diseño más reciente, incorpora un millón de neuronas programables artificiales. Su precedente de anterior generación fue utilizado en el sistema experimental Pohoiki Springs para, usando un total de 768 chips y los datos de 72 sensores químicos, lograr que un ordenador huela a través de su propio sistema olfativo electrónico.

En estos momentos casi todos los usos de los circuitos integrados neuromórficos son altamente experimentales. El problema es que no hay capacidad de procesamiento de este tipo, y esto se debe en no escasa medida al hecho de que apenas estamos comenzando a mapear con la profundidad debida el sistema nervioso. Hasta que no lo conozcamos, difícilmente podremos recrearlo.

La ingeniería Neuromórfica abre una infinidad de posibilidades para el desarrollo de sistemas de IA ultrarrápidos y de enorme precisión. También a toda clase de tratamientos médicos simplemente impensables a través de otros métodos. Pero lo cierto es que todavía ha de demostrar su valía, puesto que esta disciplina está en una fase tan embrionaria que tan solo se puede especular con su auténtico potencial.

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