Pese a ser una disciplina relativamente antigua, con más de 30 años de existencia, la ingeniería neuromórfica se ha mantenido más o menos en el anonimato. No ha sido hasta bien entrados los años ochenta, cuando se empezó a difundir el verdadero potencial de la ingeniería neuromórfica, desarrollando proyectos con resultados verdaderamente revolucionarios.
Pero… ¿en qué consiste la computación neuromórfica?
La ingeniería (o computación) neuromórfica intenta emular el funcionamiento de las células neuronales de un cerebro combinando componentes electrónicos analógicos y digitales, junto con conocimientos de distintos ámbitos culturales. Incluye desde la biología a la microelectrónica o las matemáticas. La idea principal consiste en imitar tecnológicamente como se transmiten los impulsos eléctricos de manera similar a como se transmiten en las neuronas, o lo que en biología se llama sinapsis neuronal.
Pero no se queda solo en imitar una neurona, la idea es emular toda una red neuronal para poder construir un cerebro electrónico que pueda realizar procesos complejos de la misma manera que los realizaría un cerebro natural. Hoy por hoy, aún no se ha podido conseguir la capacidad de procesamiento del cerebro de un ser humano, pero si que se ha conseguido crear sistemas capaces de emular el cerebro de un pequeño mamífero con resultados asombrosos.
Entocnes ¿para que sirve la computación neuromórfica?
La gran ventaja de los chips neuromórficos frente a los microprocesadores tradicionales, está en su capacidad de dividir un problema en otros más pequeños que se resuelven de manera simultánea, lo que los hace mucho más rápidos y eficientes. Este proceso es lo que se ha llamado paralelismo intrínseco, y se calcula que pueden resolver problemas hasta mil veces más rápido y hasta diez mil veces con mas eficiencia energética que un microprocesador tradicional.
Viendo estos resultados, podríamos pensar que la computación neuromórficoa es la solución ideal para todos nuestros problemas, pero lo cierto es que su utilidad se centra sobre todo en procesos altamente paralelizables con altas cargas de trabajo. Por lo que probablemente tanto la arquitectura tradicional como la neuromórfica seguirán conviviendo en el futuro. Por todo esto es por lo que la computación neuromórfica está evolucionando, sobre todo, en el campo de la inteligencia artificial, puesto que es capaz de procesar una gran cantidad de datos desestructurados y con gran cantidad de ruido, un proceso que se le da mal precisamente a los microprocesadores convencionales.
¿En qué procesos podemos aplicar la computación neuromórfica?
Como ya hemos explicado, la ingeniería neuromórfica no es la panacea, pero si que es capaz de resolver problemas concretos de manera muy eficiente, algunos de esos problemas son:
Análisis y reconocimiento de patrones: como ya hemos explicado los algoritmos neuromórficos funcionan perfectamente procesando datos heterogéneos con mucho ruido lo que les hace especialmente eficaces identificando patrones en base a referencias dadas. Esto los hace ideales en la identificación de imágenes, ya sean rostros, monumentos o rutas en un mapa.
Optimizaciones: otro de los problemas en los que los algoritmos neuromórficos pueden ser una solución muy interesante, es a la hora de buscar un gran conjunto de posibles soluciones a un problema concreto para poder encontrar aquella que sea más óptima y eficiente. Como ejemplo práctico se podría aplicar para encontrar la mejor ruta posible para un transporte, o la optimización y planificación de horarios en una empresa.
Aprendizaje automático: precisamente es en la inteligencia artificial en la que la computación neuromórfica más está evolucionando dado a que sus algoritmos pueden ser entrenados prácticamente con un conjunto infinito de datos. De esta manera se pueden crear programas de predicción económica, motores de búsqueda…etc
Como podemos ver, las posibles aplicaciones de esta tecnología, aunque limitadas, pueden ser revolucionarias y podrían cambiar nuestra forma de vida tal y como la conocemos, en un futuro en el que convivan chips neuromórficos junto a microprocesadores convencionales.
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