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Qué es la computación neuromórfica y cuáles son sus aplicaciones

Realiza adaptaciones lógicas como el cerebro humano. En este nuevo método de ingeniería informática

Escrito por prajith · Lectura de 3 min >
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¿Qué es la computación neuromórfica?

¿Qué es la computación neuromórfica?

Computación neuromórfica es la próxima generación de IA que la ampliará para aprender y retener información e incluso realizar adaptaciones lógicas como un cerebro humano. En este nuevo método de ingeniería informática, los elementos de hardware y software de una computadora se diseñarán y diseñarán de acuerdo con la misma física de computación utilizada por el sistema nervioso y el cerebro humanos.

Un programa de red neuronal artificial se diferencia de la computación neuromórfica en que se ejecuta en una computadora normal que imita la lógica de cómo piensa un cerebro humano. La computación neuromórfica será ideal como versión de hardware para ejecutar una red neuronal como versión de software. Una corriente eléctrica precisa debe fluir a través de una sinapsis o el espacio entre neuronas, dependiendo de la cantidad y el tipo de ion.

A diferencia de las computadoras tradicionales, donde solo hay dos opciones posibles, serán posibles más opciones computacionales cuando la neurona de la computadora receptora se active de alguna manera. Los chips neuromórficos podrían ser más eficientes energéticamente, especialmente para tareas complejas, ya que tienen la capacidad de transmitir un gradiente de comprensión de una neurona a otra y hacer que todas trabajen juntas simultáneamente.

Los materiales que se utilizan en los ordenadores actuales no serán adecuados para aprovechar el apasionante potencial de los chips neuromórficos. La corriente entre las neuronas artificiales no puede ser controlada por algo como el silicio, ya que sus propiedades físicas hacen que fluya aleatoriamente por todo el chip. Un equipo del MIT ha diseñado un chip neuromórfico colocando capas de silicio monocristalino y silicio-germanio uno encima del otro. Habrá un flujo organizado de iones cuando se aplique un campo eléctrico a este dispositivo. La arquitectura de los sistemas neuromórficos está avanzando de tal manera que las neuronas de estos chips aprenden mientras calculan.

¿Cuáles son las aplicaciones de la computación neuromórfica?

AplicaciónDescripciónVentajasDesafíos y Consideraciones
Inteligencia Artificial (AI)La computación neuromórfica mejora la eficiencia y el rendimiento de los algoritmos de IA al simular redes neuronales más estrechamente con la arquitectura del cerebro humano.Capacidades de aprendizaje mejoradas; Mejor imitación de la cognición humana; Energía eficiente.Escalabilidad limitada; Complejidad en la implementación de hardware; Retos de formación para redes de gran escala.
Prótesis neuronales e interfaces cerebro-máquinaAplicado en el desarrollo de interfaces cerebro-máquina (IMC) y prótesis neuronales, con el objetivo de restaurar o mejorar la funcionalidad del sistema nervioso.Interacción directa con circuitos neuronales; Potencial para mejorar el control y la retroalimentación en dispositivos protésicos.Preocupaciones éticas; Biocompatibilidad a largo plazo; Comprensión limitada de los códigos neuronales.
RobóticaContribuye a sistemas robóticos avanzados, permitiendo comportamientos más naturales y adaptativos, navegación mejorada, capacidades de aprendizaje e interacción humana efectiva.Adaptabilidad mejorada; Colaboración mejorada entre humanos y robots; Toma de decisiones en tiempo real.Limitaciones de hardware para el procesamiento en tiempo real; Preocupaciones de seguridad en entornos complejos; Consideraciones éticas.
Procesamiento sensorialSe utiliza en visión por computadora, reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural para el procesamiento eficiente y en tiempo real de datos sensoriales.Seguridad mejorada, navegación eficiente en escenarios complejos y toma de decisiones adaptativa.Interpretabilidad limitada; Complejidad en el diseño de algoritmos neuromórficos; Uso intensivo de recursos durante la formación.
Vehículos autónomosMejora las capacidades de percepción y toma de decisiones en vehículos autónomos, haciéndolos mejor equipados para manejar entornos complejos y dinámicos.Mejora de la seguridad, Navegación eficiente en escenarios complejos, toma de decisiones adaptativa.Desafíos normativos y de seguridad; Interpretabilidad limitada de las redes neuronales; Integración con sistemas tradicionales.
Computación cognitivaAplicado en tareas como razonamiento, resolución de problemas y toma de decisiones, mejorando la capacidad de un sistema para comprender y responder a escenarios complejos.Habilidades de razonamiento mejoradas; Mejora de la resolución de problemas; Adaptabilidad a entornos dinámicos.Explicabilidad limitada; Dificultad para codificar la intuición humana; Preocupaciones éticas en los algoritmos de toma de decisiones.
Eficiencia energéticaHace hincapié en la eficiencia energética, haciendo que los sistemas neuromórficos sean adecuados para aplicaciones como dispositivos IoT y computación de vanguardia, donde el bajo consumo de energía es fundamental.Menor consumo de energía; Duración prolongada de la batería en los dispositivos; Reducción del impacto ambiental.Costos de desarrollo de hardware; Compensaciones entre eficiencia energética y potencia computacional; Disponibilidad limitada de hardware neuromórfico.
Reconocimiento de formasSe utiliza en diversos campos, incluido el reconocimiento de imágenes y voz, para una identificación y adaptación eficientes a patrones en los datos.Identificación eficiente de patrones; Aprendizaje sólido a partir de datos; Adaptación de patrones en tiempo real.Generalización limitada a nuevos patrones; Restricciones de hardware en implementaciones a gran escala; Preocupaciones de privacidad en aplicaciones de reconocimiento de patrones.
Aplicaciones de la computación neuromórfica

Medicina

Los dispositivos neuromórficos podrían usarse en prótesis y para mejorar la administración de fármacos en el cuerpo humano. Los dispositivos protésicos tradicionales se pueden reemplazar con dispositivos neuromórficos para crear una experiencia realista y fluida. Su naturaleza altamente receptiva lo hace capaz de liberar un fármaco al detectar un cambio en el cuerpo humano. Una computadora que se comporte como un cerebro humano tendrá la potencia de cálculo necesaria para simular algo tan complicado como el cerebro, como identificar enfermedades como el Alzheimer.

Operaciones a gran escala

La computación neuromórfica puede beneficiar proyectos a gran escala al procesar fácilmente grandes conjuntos de datos de sensores ambientales que podrían medir parámetros como contenido, temperatura y radiación. Será más fácil llegar a conclusiones efectivas ya que la estructura informática neuromórfica puede reconocer varios patrones en los datos.

Personalización del producto

Los materiales de construcción de las computadoras neuromórficas se pueden transformar en fluidos fácilmente manipulables para utilizarlos en la personalización de productos. En forma líquida, se pueden utilizar en la fabricación aditiva para crear dispositivos que se ajusten a necesidades específicas.

Inteligencia artificial

El campo de la computación neuromórfica intentará igualar la funcionalidad del cerebro humano, que tiene neuronas que son extremadamente rápidas y energéticamente eficientes para recibir, procesar y enviar señales. Dado que la capacidad del cerebro para recopilar y aplicar información es un enfoque particular en el campo de la IA, sería beneficioso que los dos campos colaboraran en el futuro.

Investigadores en el Reino Unido dicen que un sistema llamado SpiNNaker, se puede utilizar para simular el comportamiento de la corteza humana. SpiNNaker, que significa Spiking Neural Network Architecture, diseñado por un equipo de la Universidad de Manchester, es otro salto en el rendimiento de la computación neuromórfica. El proyecto adoptó un enfoque diferente al utilizar piezas digitales tradicionales como núcleos y enrutadores que se conectan y comunican entre sí de formas innovadoras. SpiNNaker ha logrado un gran hito en la computación neuromórfica al comparar los resultados con los de un sistema tradicional supercomputadora. Se espera lograr un rendimiento informático con mayor velocidad y complejidad por un menor costo de energía.

Los sistemas neuronales artificiales se crean en la computación neuromórfica combinando disciplinas, incluidas la ingeniería informática, la ingeniería electrónica, la biología, las matemáticas y la física. El proyecto Loihi de Intel y las neuronas TrueNorth de IBM son algunos de los apasionantes proyectos que pretenden revolucionar el sistema informático inspirado en el cerebro humano. Estos proyectos se centran en comprender mejor el funcionamiento del cerebro humano, imitar sistemas biológicos utilizando materiales de construcción mejorados y optimizar algoritmos neuronales con mejores arquitecturas de hardware.

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