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Cerebro digital

27/10/2010 16:37 0 Comentarios Lectura: ( palabras)

¿Conseguiremos emular la hasta ahora más eficiente de las máquina jamás creada por la naturaleza? ¡Estamos solo a pocos pasos de hacerlo!

Posee 100 billones de células, si sus redes las ponemos de forma lineal, ocuparían 3, 2 millones de kilómetros con un billón de millones de conexiones, todo esto en tan solo 1, 5 Kg, y por si fuese poco, ¡Con tan solo un consumo 10w! Sí, sin duda es nuestro cerebro, solo me queda decir que la biología es la más eficiente de las ciencias, si todo esto lo construyésemos en chips de silicio, seguro que su consumo no bajaría de los 10Mw, lo suficiente para una ciudad. Y aún así, para colmo, el calor de tan alto consumo, producido por efecto Joule, haría que se fundiese. ¿Alguna duda de la perfección de las “ máquinas biológicas”?

Matemáticos, Físicos, Ingenieros, intentan emular la hasta hoy, más perfecta de las máquinas, el cerebro; No obstante, tal garbo divino, es imposible de imitar, al menos hoy por hoy. Complejos modelos de software, basados íntegramente en inteligencia artificial, emulan la estructura del proceso del “cómo pensamos”, aunque ésta, limitada por sus modestos recursos. Un ejemplo de software de este tipo es “Dr. Abuse” ya que te permite entablar una conversación con un pc de una forma inteligente. En cuanto al hardware, estamos en apogeo de un importante desarrollo tecnológico, la integración de neuronas de mamíferos en circuitos de silicio.

Se sabe que entre el 50 y 80% el consumo del cerebro, lo consumen los potenciales de acción y la sinapsis neuronal, a resumidas cuentas, es la transmisión del impulso nervioso, el paso de información de una neurona a otra a través de redes, su trasmisión, comparada con un ordenador, es muy lenta, en segundos, apenas unos pocos metros, no obstante, es mucho más eficiente, pues los datos se transmiten en paralelo y en un espacio tridimensional, en los famosos pliegues del cerebro, donde la mayoría de neuronas se encuentran conectadas unas con muchas miles de otras, constituyendo lo que vendría a ser una red, situando estas conexiones en pequeños paquetes. Este tipo de conexión, es el que se intenta emular actualmente, lamentablemente, está limitado a un espacio dimensional, por tanto, la comunicación entre neuronas y circuitos es mucho más lenta. Para contrarrestar su lentitud, se ha optado por codificar de forma análoga, en lugar de digital, que se basa en el envío de señal mediante diferentes cambios de voltaje. Esto hace que se consuma menor energía y se tenga mayor velocidad en la trasmisión del impulso, gracias a esta velocidad obtenida, es posible que las neuronas transmitan múltiples mensajes en una misma conexión.

Actualmente se han conseguido crear 16.000 canales de registros entre neuronas -chip, hace una media de 100 canales/mm^2

Actualmente se han conseguido crear 16.000 canales de registros entre neuronas -chip, hace una media de 100 canales/mm^2. Cifra realmente asombrosa e inimaginable, una perfecta unión de redes de datos artificial, con la más alta hasta ahora eficiencia de trasmisión de datos y procesamiento, lo que constituiría el más importante desarrollo de la inteligencia artificial si estás pudiesen aprender, materia hasta hoy inexistente; Los algoritmos de las actuales redes neuronales artificiales, son lentos y tediosos para el aprendizaje artificial, y se basan en un software limitado a un backup, donde todo está en conceptos teóricos que difícilmente se aplican a la práctica, por ejemplo, en una situación extrema donde exista un proceso automatizado, y debido a cualquier error, se deba tomar el control por un humano, de implementarse el sistema de neuronas-chip de silicio, estas podrían desarrollar por si mismo su inteligencia, mediante una memoria, un asociador feedfoward, que lo que hace es descodificar los impulsos eléctricos, un ordenador, y diferentes tipos de dispositivos capaces de producir la recepción de estímulos del medio que permitan aprender de los errores. Ya existe un prototipo de un tipo de máquina pensante, con similares características, se denomina NOMAD, funciona sin reglas codificadas, a diferencia de otros robots, integra 10.000 neuronas conectadas en más de un millón de conexiones, y mediante diferentes sensores, es capaz de captar información auditiva, visual, y coger cosas; y así reaccionar con respecto al medio. Entre sus funciones inteligentes, destaca la de aprender de sus errores, es capaz de reconocer cubos pintados con diferentes patrones y con o no electricidad, los que tienen electricidad, los capta como un manjar.

Para concluir, diría que las redes neuronales integradas en chips de silicio (en un futuro grafeno, pues posee numerosas ventajas frente al silicio) serán el futuro de cualquier aparato electrónico, pues dotan de inteligencia por así decirlo, y no imaginaremos ningún chip sin redes neuronales.


Sobre esta noticia

Autor:
Adrián S.g (2 noticias)
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Reportaje
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