Parece que ha pasado mucho menos tiempo, pero no, ya han transcurrido cinco años desde que Intel presentó su chip neuromórfico Loihi. La computación neuromórfica es una disciplina apasionante en la que solo nos hemos adentrado tímidamente, pero es muy prometedora. Lo que persigue es, según Intel, y es una cita textual, “poner a punto un nuevo paradigma tecnológico y de programación inspirado en el conocimiento actual del cerebro”.
Lo que propone la computación neuromórfica es imitar el comportamiento del sistema nervioso animal en general, y el del cerebro en particular. El punto de partida lo describió Carver Mead, que fue el ingeniero eléctrico estadounidense que propuso en los años 60 esta idea. Varios grupos de investigación recogieron su testigo, y actualmente ya tenemos sistemas electrónicos que imitan, aunque lo hacen de una forma muy básica, el comportamiento de un cerebro orgánico.
El cerebro de un animal es capaz de llevar a cabo mucho trabajo con muy poca energía, y, además, la manera en que procesa la información lo hace muy hábil cuando se enfrenta a algunos problemas, pero también muy ineficiente ante otros. Esto explica por qué un procesador neuromórfico para investigación puede resolver algunos problemas en menos tiempo e invirtiendo menos energía que un ordenador clásico, pero en otros puede ser mucho más ineficiente que este último.
Kapoho Point: 8 millones de neuronas y 1000 millones de sinapsis artificiales
Del chip neuromórfico Loihi de Intel. Está fabricado con fotolitografía de 14 nm e incorpora 128 núcleos y algo más de 130 000 neuronas artificiales. Tomando como punto de partida este chip Intel ha desarrollado sistemas neuromórficos más complejos que combinan varias unidades Loihi para adaptarse a cargas de trabajo sensiblemente más altas y a procesos más exigentes.
El más sencillo de estos sistemas es Kapoho Bay, y contiene dos chips Loihi con 262 000 neuronas que le permiten, según Intel, identificar gestos en tiempo real y leer braille, entre otros procesos. Algunos de los problemas que se les dan bien a los sistemas neuromórficos son la identificación de patrones, el aprendizaje automático, la selección de la solución óptima entre un abanico amplio de opciones y los algoritmos de satisfacción de requisitos.
Las cifras de Kapoho Bay impresionan, pero las de una placa Nahuku son todavía más impactantes. Y es que está constituida por 32 chips Loihi y es, según Intel, hasta dieciséis veces más eficiente que una infraestructura de hardware con una potencia equiparable, pero integrada por procesadores gráficos similares a los que podemos encontrar en el interior de nuestros ordenadores.
Una placa Kapoho Point aglutina 8 millones de neuronas y 1000 millones de sinapsis artificiales
No obstante, esto no es todo. Una de las propiedades más importantes que tiene la plataforma de computación neuromórfica que ha desarrollado Intel es su escalabilidad, por lo que los ingenieros de esta compañía no han dejado escapar la oportunidad de poner a punto placas más complejas que aglutinan más chips neuromórficos de última generación. La nueva placa Kapoho Point ejemplifica a las mil maravillas esta estrategia.
Y es que está constituida por ocho chips Loihi 2 interconectados, dando forma así a un sistema neuromórfico conformado por 8 millones de neuronas artificiales y nada menos que 1000 millones de sinapsis artificiales. Además, es posible combinar varias de estas placas para integrar sistemas neuromórficos más complejos y potencialmente capaces de enfrentarse a problemas que conllevan un mayor esfuerzo de cálculo.
Intel asegura que una placa Kapoho Point es lo suficientemente pequeña para poder ser instalada sin problema en el interior de un dron, un coche, e, incluso, en un pequeño satélite. No obstante, no es esto precisamente lo que está haciendo el laboratorio de investigación de la Fuerza Aérea de Estados Unidos. Y es que Intel ha confirmado que sus ingenieros han interconectado varias placas Kapoho Point para poner a prueba con ellas sus algoritmos de optimización y aprendizaje en tiempo real.
Según Intel una placa Kapoho Point es capaz de lidiar con modelos de inteligencia artificial diseñados para combinar hasta 1000 millones de parámetros. Este hardware, según sus diseñadores, también puede enfrentarse a problemas de optimización en los que están involucradas un máximo de 8 millones de variables invirtiendo en este proceso una cantidad de energía que puede ser hasta 1000 veces menor que la que requiere una CPU de propósito general de última hornada. No suena pero que nada mal.