Tecnología neuromórfica mejora la eficiencia para procesar la información
Chips y algoritmos bioinspirados replican comportamientos de insectos y otros animales para desarrollar robots más autónomos, eficientes y sostenibles. Investigadores y empresas exploran cómo la computación de arquitectura neuronal permite avances en percepción, navegación y control del movimiento.
En los últimos años se han producido importantes avances en este campo, gracias a los nuevos procesadores neuromórficos. Aunque por el momento no se han creado chips que consigan igualar al cerebro humano, sí se ha equiparado la capacidad cerebral de pequeños animales.
Estos chips se sirven de redes neuronales de picos (SNN) para procesar la información. Integran nodos que actúan como si fueran neuronas artificiales, transmitiendo señales eléctricas denominadas ‘picos’ a través de las sinapsis o conexiones entre ellas. El sistema aprende al reforzar las conexiones que se activan con regularidad.
Los sistemas neuromórficos trabajan con cámaras de eventos y sensores que registran cambios en el entorno de manera inmediata, a diferencia de las redes neuronales artificiales (ANN) tradicionales, que procesan datos de manera sincronizada.
Intel y los chips neuromórficos
El fabricante de procesadores Intel lanzó en 2021 sus chips neuromórficos Loihi 2 con 1 millón de ‘neuronas’ por chip, los cuales, según señalaba la compañía, consumen hasta 100 veces menos energía que las arquitecturas convencionales de CPU y GPU. Algunos equipos los están utilizando como una herramienta base para crear una nueva generación de robots basados en el movimiento o en la percepción animal.
En los animales, muchos movimientos, como caminar o reaccionar a estímulos repentinos, no requieren una intervención directa del cerebro. En su lugar, estas funciones se gestionan localmente por arreglos neuronales en la médula espinal. Este principio se replica en la computación neuromórfica, donde pequeños sistemas locales toman decisiones rápidas y autónomas, mientras que un ‘cerebro’ central se dedica a tareas más complejas, como la toma de decisiones o la planificación estratégica.
Fuente: SINC
VTV/DR/CP
