Qué es la ingeniería neuromórfica: definición, para qué sirve e historia

¿Qué es la ingeniería neuromórfica y por qué hablamos ahora de ella?

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¿Sabes qué es la ingeniería neuromórfica? “Un nuevo chip de ordenador imita el neurocircuito de la nariz”. Así empieza un artículo de ‘MIT Technology Review’ sobre ingeniería neuromórfica y el nuevo avance de Intel. Resulta que han sido capaces de replicar, en cierta medida, las estructuras biológicas de procesamiento neural. Alan Turing estaría orgulloso de esta ‘imitación por máquina’.

Índice

  1. Qué es la ingeniería neuromórfica
  2. El cerebro y su ingeniería inversa
  3. ¿Para qué sirve esta ingeniería?
  4. El chip de Intel que puede olfatear
  5. El futuro de la ingeniería neuromórfica

¿Qué es la ingeniería neuromórfica?

Un concepto más bien antiguo. En 1980 el informático teórico e ingeniero Carver Mead empezó a experimentar con circuitos analógicos que imitasen la estructura del sistema nervioso. Téngase en cuenta lo de “analógicos” y no el “digital” al que estamos acostumbrados. Ya por aquel entonces definió en varios de sus artículos qué era el concepto.

La ingeniería neuromórfica es la rama del conocimiento aplicado que pretende diseñar sistemas neuronales artificiales basados en los principios de los sistemas nerviosos biológicos. Combina disciplinas de biología, informática, ingeniería, física o matemáticas, y se basa en la biomímesis o biomimética: inspiración en la naturaleza, no su copia.

En otras palabras, sigue los pasos dados 30 años antes de aquello, cuando el matemático Alan Turing publicó su artículo ‘Computing Machinery and Intelligence’ en el que hablaba del “juego de la imitación”.

Aplicando ingeniería inversa al cerebro

En el capítulo ‘El futuro de la inteligencia artificial’ del libro ‘La física del futuro’ (Kaku, 2011), ya se hablaba de “la ingeniería inversa del cerebro” al hacer alusión a Fred Hapgood. Es el mismo Fred que en 1995 escribió un artículo titulado ‘Iphone’ (internet phone) en ‘Wired’.

Hapgood lleva tiempo divulgando sobre cómo estudiar el cerebro para aplicar sus procesos a las máquinas. Algo que no es particularmente fácil. En parte porque no sabemos del todo cómo funciona el cerebro, y en parte porque en 1950, 1980 e incluso en 2006 no disponíamos de herramientas para simularlo.

ingenieria neuromorfica necesita procesadores modernos intel

La teoría neurocientífica que sustenta todo el proceso se la debemos al psicólogo Donald Hebb y su Ley de Hebb de la neuroplasticidad. Esta aparecía en 1949 en su libro ‘La organización del comportamiento’ y liga aprendizaje y plasticidad sináptica. El problema es que copiar dicha plasticidad es increíblemente complejo usando máquinas.

En su libro, Kaku cuenta que en 2005 el proyecto Blue Brain trató de aproximarse al problema de simular el cerebro de un ratón, y lo consiguió a costa de 16.000 procesadores. Un año después logró hacer un modelo de la columna neocortical de una rata (mucho más compleja), una pequeña parte del neocórtex con unas 10.000 neuronas y 100 millones de conexiones.

Y en 2009 el mismo grupo de investigación logró simular el 1% de la corteza cerebral humana (ojo, ‘solo’ de la corteza) con el superordenador Dawn. El consumo de este ‘mastodonte’ fue de 1 millón de vatios de energía eléctrica. Además, era necesario bombear 76.500 metros cúbicos de aire helado por minuto para refrigerarlo (cuyo coste eléctrico no está sumado en ese megavatio).

¿Para qué sirve la ingeniería neuromórfica?

Para aprovechar una fuente extra de pensamiento que supla carencias humanas. Antes hemos visto la necesidad en recursos de simular una fracción de nuestro cerebro. Pero es evidente que nuestra materia gris no depende de una instalación de aire acondicionado que pesa 6.675 toneladas del Dawn. En su lugar, el peso del cerebro humano solo es de 1.400 gramos.

Llevamos a cuestas una máquina altamente eficiente que procesa datos a una velocidad elevadísima y con un consumo mínimo. Por contra, no es particularmente bueno con multitud de procesos que hoy nos interesa analizar. Un ser humano, sin ayuda de un ordenador, no podría determinar en base a varios exabytes de información el pulso del mercado financiero.

La pregunta que trata de analizar la ingeniería neuromórfica es “¿Es viable copiar aquellos elementos neurales de la biología y aplicarlos a procesos que nos resulten interesantes?”, y parece que es el caso.

El chip que olfatea como los mamíferos

que es la ingenieria neuromorfica y por que puede oler como un mamifero

La ingeniería neuromórfica lleva décadas dando sus frutos. Las redes neuronales y el deep learning podrían ser considerados, en cierta medida, como una aplicación práctica limitada. Pero ha sido el caso de Intel el que ha revolucionado el sector. Ellos quieren un chip que olfatee. Formalmente, “un nuevo chip de diseño neuromórfico que imite la estructura y capacidades del bulbo olfativo”.

“Presentamos un algoritmo neuronal para el aprendizaje rápido en línea y la identificación de muestras de olor bajo ‘ruido’ [distorsiones, no ruido acústico], basándonos en la arquitectura del bulbo olfativo de los mamíferos e implementado en el sistema neuromórfico Intel Loihi”. Así abre el último paper presentado por Intel en ‘Nature’, abierto a todo el que quiera leerlo. Lo han logrado, tienen un chip capaz de identificar olores como un mamífero.

Además de lo interesante que habría sido este estudio bajo cualquier situación, es aún más llamativo cuando se habla de digitalizar un sentido que el 85,6% de los afectados por coronavirus están perdiendo en cierta medida. Quizá en unos años veremos aplicaciones prácticas de la ingeniería neuromórfica y el negocio de los sentidos se consolide, que parece que está ganando adeptos.

Sin embargo, la aplicación más probable será la de usar este tipo de chips como detectores de partículas, por poner un ejemplo industrial, y el software usado, así como el hardware completo (Intel Loihi), para realizar otro tipo de investigaciones de corte similar.

El futuro de la ingeniería neuromórfica

La idea de construir un ordenador capaz de pensar como los seres humanos, o al menos de forma parecida, es algo en lo que se lleva soñando desde hace 70 años. Pero alcanzar los niveles de eficiencia del cerebro humano es complejo, probablemente debido a la forma que tiene la biología de almacenar y procesar energía en forma de glucosa.

No se sabe si lograremos superar este hito en algún momento. Lo que sí sabemos es que cada año se avanza en ingeniería neuromórfica, y que desde aquellos experimentos con ratones virtuales ha transcurrido toda una era. Quién sabe lo que nos depara el siguiente gran salto.

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Imágenes | iStock/wigglestick, iStock/primipil, iStock/bigtunaonline

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