Las neuronas artificiales podrían ser tan eficientes como el cerebro humano

• Los investigadores del MIT han diseñado una neurona artificial a partir de nanocables superconductores.
• En teoría, un circuito simple de tales neuronas puede funcionar tan eficientemente como el cerebro humano.
• La red puede realizar cien billones de operaciones sinápticas por segundo por vatio.

El dispositivo informático más fascinante conocido por la ciencia es el cerebro humano. Puede realizar varias operaciones complejas con la ayuda de grupos de un solo componente:la neurona.

A diferencia de las CPU modernas que funcionan a velocidades de gigahercios, el cerebro funciona a una velocidad de reloj de solo unos pocos hercios. Sin embargo, realiza billones de cálculos por segundo [en paralelo], lo que permite a los humanos hacer cosas complejas con una facilidad que las computadoras tradicionales aún tienen que lograr:conversar, caminar, conducir, etc.

En comparación con los dispositivos informáticos actuales, nuestro cerebro consume muy poca energía para realizar estas tareas. Por lo tanto, los investigadores están tratando de imitar el rendimiento informático del cerebro humano utilizando redes neuronales eficientes. Aunque los microprocesadores tradicionales pueden programarse para actuar como redes neuronales, utilizan cantidades excesivas de energía y recursos computacionales.

Para abordar este problema, los científicos informáticos del MIT han tenido una idea:crear neuronas artificiales y vincularlas en redes similares al cerebro humano. Para implementar este diseño, han diseñado una neurona artificial a partir de nanocables superconductores.

El dispositivo hecho de tales neuronas artificiales puede funcionar tan eficientemente como el cerebro humano (al menos en teoría).

Principales características de una neurona artificial

Las neuronas biológicas generan picos eléctricos para codificar información, que viajan a lo largo del nervio. La información se transmite a otra neurona a través de sinapsis (una unión entre dos células nerviosas).

Las otras neuronas pueden pasar o bloquear esta información. De hecho, pueden comportarse como puertas lógicas, generando una salida en respuesta a múltiples entradas.

Estas neuronas no se activan a menos que el pulso eléctrico entrante supere algún valor umbral. No pueden volver a disparar hasta que haya transcurrido un período de tiempo específico, que se denomina período refractario.

Fuente:arXiv:1907.00263

Los nuevos nanocables superconductores imitan todas estas características de las neuronas biológicas. Tienen una extraña propiedad no lineal que permite que la superconductividad del nanoalambre se rompa cuando la corriente superior a un nivel de umbral fluye a través de él.

Esto sucede debido al aumento repentino de la resistencia, que crea un pulso de voltaje análogo al pico eléctrico en la neurona biológica. Puede usarse para modular otro pulso generado por un segundo nanoalambre, haciendo que la simulación sea aún más precisa.

Fuente de la imagen:Adobe Stock

Por lo tanto, un circuito simple hecho de nanocables puede imitar las principales características de las neuronas, incluido el umbral de disparo, el tiempo de viaje (se puede ajustar ajustando las propiedades del circuito) y el período refractario.

Limitaciones y eficiencia energética

La eficiencia energética de tales circuitos superconductores se puede equiparar con la de las redes neuronales biológicas. Según el equipo de investigación, su red neuronal artificial propuesta puede realizar alrededor de cien billones de operaciones sinápticas por segundo por vatio.

Las simulaciones parecen prometedoras. Si tiene éxito, puede ser una tecnología altamente competitiva en términos de velocidad y potencia. El diseño puede habilitar un procesador neuromórfico a gran escala que podría entrenarse como una red neuronal de picos para llevar a cabo tareas complejas como el reconocimiento de patrones.

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Al igual que otros conceptos, tiene sus propias limitaciones:las neuronas superconductoras solo pueden vincularse a unas pocas otras neuronas. Considerando que, la neurona biológica se conecta a miles de otras neuronas. Por ahora, es solo un diseño que necesita una demostración de prueba de principio.