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Desarrolla Cinvestav procesadores que emulan el proceso neuronal


LIBERTAD, CIUDAD DE MÉXICO.,10-JUNIO-2016.- Los procesadores de varios núcleos ofrecen al usuario mayor velocidad en sus equipos de cómputo, pero a decir de César Torres Huitzil, especialista del Cinvestav Tamaulipas, no son garantía de mejores desempeños a futuro, ya que mientras más núcleos utilicen mayor necesidad de disipación de calor requiere, lo que se traduce en una limitante de espacio para los nuevos dispositivos.
El investigador señaló que al tomar ventaja de la reducción de las dimensiones de los transistores e incrementar el número de núcleos, tanto diseñadores como fabricantes de sistemas de cómputo se han encontrado actualmente con límites físicos en su construcción (escalabilidad, disipación de calor, variaciones en el proceso, entre otros aspectos).
Para el científico experto en sistemas computacionales bioinspirados, esta limitante ha motivado investigación orientada a imitar la forma en que los sistemas biológicos procesan información para dar paso a una nueva generación de procesadores. Un área de investigación particular en la que trabaja actualmente en el Cinvestav Tamaulipas, es el diseño de neuroprocesadores, basado en modelos simplificados de funcionamiento y organización neuronal en el cerebro en tareas de percepción visual, así como locomoción.
El investigador especificó que se busca crear una nueva generación de procesadores, alternativos y/o complementarios, a los que conocemos en la actualidad, diseñando circuitos digitales que aproximen el funcionamiento de una neurona biológica y explorando esquemas de interconexión para formar redes neuronales en un chip mediante comunicación basada en eventos, la cual es potencialmente eficiente en consumo de energía, dado que sólo se trasmite o se procesa cuando exista algún evento.
"Utilizamos dispositivos FPGA, que son chips programables con métodos de diseño que permiten el desarrollo rápido de prototipos y exploración de arquitecturas de estos neuroprocesadores. Se crean modelos de descripción en hardware (conceptualmente equivalentes a un programa) que después son sintetizados e implementados en FPGAs con la ayuda de herramientas asistidas por computadora en un flujo de diseño ágil", explicó.
El reto de los investigadores es generar modelos biológicamente realistas de una neurona, esquemas de interconexión densos y flexibles, para crear neuroprocesadores capaces de procesar en tiempo real información no estructurada y con bajo consumo de energía.
"Siguiendo los principios biológicos, una neurona en el cerebro se conecta aproximadamente con otras 10 mil neuronas, eso replicado a nivel hardware necesitaría kilómetros de cables para implementar redes de mediana complejidad en un pequeño chip.
Más aún, el consumo de energía de las computadoras actuales para obtener un buen desempeño en el procesamiento inteligente de la información (percepción visual, procesamiento del lenguaje natural), es de varios ordenes de magnitud mayor a la del cerebro".
Los llamados sistemas neuromórficos, y en particular los neuroprocesadores, no prevén ser los reemplazos de los actuales procesadores de varios núcleos, sino un complemento importante para el desarrollo de computadoras híbridas de próxima generación, que están siendo explorados por centros de investigación y fabricantes de procesadores tales como IBM, Qualcomm e Intel.
"A pesar de que los neuroprocesadores actuales son simplificados y no capturan la extrema complejidad del procesamiento neuronal biológico, se espera que en las próximas generaciones de éstos proporcionen niveles de desempeño y funcionalidad adecuados para ser aplicados en escenarios de computación embebida y que permitan emular capacidades cognitivas", apuntó Torres Huitzil.

Si bien esta investigación tiene aplicaciones informáticas y tecnológicas probadas en pequeños robots, el investigador del Cinvestav considera que su investigación pertenece a la llamada ciencia básica, debido a que plantea no sólo una alternativa para dotar de inteligencia a las computadoras mediante la imitación de la biología, sino que formula un marco computacional alternativo para el diseño de computadoras de propósito general, masivamente paralelas, escalables, eficientes energéticamente, y tolerantes a fallas.

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