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Computación neuromórfica

La computación neuromórfica es un enfoque de la computación que se inspira en la estructura y función del cerebro humano. [1] [2] Una computadora/chip neuromórfico es cualquier dispositivo que utiliza neuronas artificiales físicas para realizar cálculos. [3] [4] En los últimos tiempos, el término neuromórfico se ha utilizado para describir sistemas analógicos , digitales , analógicos/digitales de modo mixto VLSI y sistemas de software que implementan modelos de sistemas neuronales (para percepción , control motor o integración multisensorial ). Los avances recientes incluso han descubierto formas de imitar el sistema nervioso humano a través de soluciones líquidas de sistemas químicos. [5]

La implementación de computación neuromórfica a nivel de hardware se puede lograr mediante memristores basados ​​en óxido , [6] memorias espintrónicas , interruptores de umbral, transistores , [7] [4] entre otros. El entrenamiento de sistemas neuromórficos basados ​​en software de redes neuronales de picos se puede lograr utilizando retropropagación de errores, por ejemplo, utilizando marcos basados ​​en Python como snnTorch, [8] o utilizando reglas de aprendizaje canónico de la literatura de aprendizaje biológico, por ejemplo, utilizando BindsNet. [9]

Un aspecto clave de la ingeniería neuromórfica es comprender cómo la morfología de las neuronas individuales, los circuitos, las aplicaciones y las arquitecturas generales crea cálculos deseables, afecta cómo se representa la información , influye en la robustez al daño, incorpora el aprendizaje y el desarrollo, se adapta al cambio local (plasticidad) y facilita el cambio evolutivo.

La ingeniería neuromórfica es una disciplina interdisciplinaria que se inspira en la biología , la física , las matemáticas , la informática y la ingeniería electrónica [4] para diseñar sistemas neuronales artificiales , como sistemas de visión , sistemas cabeza-ojo, procesadores auditivos y robots autónomos, cuya arquitectura física y principios de diseño se basan en los de los sistemas nerviosos biológicos. [10] Una de las primeras aplicaciones de la ingeniería neuromórfica fue propuesta por Carver Mead [11] a finales de los años 1980.

Inspiración neurológica

La ingeniería neuromórfica se distingue por el hecho de que se inspira en lo que sabemos sobre la estructura y el funcionamiento del cerebro . La ingeniería neuromórfica traduce lo que sabemos sobre el funcionamiento del cerebro en sistemas informáticos. El trabajo se ha centrado principalmente en replicar la naturaleza analógica de la computación biológica y el papel de las neuronas en la cognición .

Los procesos biológicos de las neuronas y sus sinapsis son tremendamente complejos y, por lo tanto, muy difíciles de simular artificialmente. Una característica clave de los cerebros biológicos es que todo el procesamiento en las neuronas utiliza señales químicas analógicas . Esto hace que sea difícil replicar cerebros en computadoras porque la generación actual de computadoras es completamente digital. Sin embargo, las características de estas señales químicas se pueden abstraer en funciones matemáticas que capturan de cerca la esencia de las operaciones de la neurona.

El objetivo de la computación neuromórfica no es imitar perfectamente el cerebro y todas sus funciones, sino extraer lo que se sabe de su estructura y operaciones para utilizarlo en un sistema informático práctico. Ningún sistema neuromórfico pretenderá ni intentará reproducir todos los elementos de las neuronas y las sinapsis, pero todos se adhieren a la idea de que la computación está altamente distribuida a lo largo de una serie de pequeños elementos informáticos análogos a una neurona. Si bien esta opinión es la habitual, los investigadores persiguen este objetivo con diferentes métodos. [12]

Ejemplos

Ya en 2006, investigadores de Georgia Tech publicaron una matriz neuronal programable en campo. [13] Este chip fue el primero de una línea de matrices cada vez más complejas de transistores de compuerta flotante que permitían la programabilidad de la carga en las compuertas de los MOSFET para modelar las características de los canales de iones de las neuronas en el cerebro y fue uno de los primeros casos de una matriz de neuronas programable de silicio.

En noviembre de 2011, un grupo de investigadores del MIT creó un chip de computadora que imita la comunicación analógica basada en iones en una sinapsis entre dos neuronas utilizando 400 transistores y técnicas de fabricación CMOS estándar . [14] [15]

En junio de 2012, investigadores de espintrónica de la Universidad de Purdue presentaron un artículo sobre el diseño de un chip neuromórfico que utiliza válvulas de espín laterales y memristores . Argumentan que la arquitectura funciona de manera similar a las neuronas y, por lo tanto, se puede utilizar para probar métodos de reproducción del procesamiento cerebral. Además, estos chips son significativamente más eficientes energéticamente que los convencionales. [16]

Las investigaciones en HP Labs sobre los memristores Mott han demostrado que, si bien pueden ser no volátiles , el comportamiento volátil exhibido a temperaturas significativamente inferiores a la temperatura de transición de fase se puede explotar para fabricar un neuristor , [17] un dispositivo de inspiración biológica que imita el comportamiento encontrado en las neuronas. [17] En septiembre de 2013, presentaron modelos y simulaciones que muestran cómo el comportamiento de picos de estos neuristores se puede utilizar para formar los componentes necesarios para una máquina de Turing . [18]

Neurogrid , construido por Brains in Silicon en la Universidad de Stanford , [19] es un ejemplo de hardware diseñado utilizando principios de ingeniería neuromórfica. La placa de circuito está compuesta por 16 chips diseñados a medida, denominados NeuroCores. El circuito analógico de cada NeuroCore está diseñado para emular elementos neuronales para 65536 neuronas, maximizando la eficiencia energética. Las neuronas emuladas están conectadas utilizando circuitos digitales diseñados para maximizar el rendimiento de los picos. [20] [21]

Un proyecto de investigación con implicaciones para la ingeniería neuromórfica es el Proyecto Cerebro Humano que intenta simular un cerebro humano completo en una supercomputadora usando datos biológicos. Está formado por un grupo de investigadores en neurociencia, medicina e informática. [22] Henry Markram , codirector del proyecto, ha declarado que el proyecto propone establecer una base para explorar y comprender el cerebro y sus enfermedades, y utilizar ese conocimiento para construir nuevas tecnologías informáticas. Los tres objetivos principales del proyecto son comprender mejor cómo encajan y trabajan juntas las piezas del cerebro, comprender cómo diagnosticar y tratar objetivamente las enfermedades cerebrales y utilizar la comprensión del cerebro humano para desarrollar computadoras neuromórficas. Dado que la simulación de un cerebro humano completo requerirá una supercomputadora potente, se está fomentando el enfoque actual en las computadoras neuromórficas. [23] La Comisión Europea ha asignado 1.300 millones de dólares  al proyecto . [24]

Otras investigaciones con implicaciones para la ingeniería neuromórfica involucran la Iniciativa BRAIN [25] y el chip TrueNorth de IBM . [26] También se han demostrado dispositivos neuromórficos utilizando nanocristales, nanocables y polímeros conductores. [27] También se está desarrollando un dispositivo memristivo para arquitecturas neuromórficas cuánticas. [28] En 2022, investigadores del MIT informaron sobre el desarrollo de sinapsis artificiales inspiradas en el cerebro , utilizando el ion protón ( H+
), para el ' aprendizaje profundo analógico '. [29] [30]

Intel presentó su chip de investigación neuromórfico, llamado " Loihi ", en octubre de 2017. El chip utiliza una red neuronal de picos asincrónicos (SNN) para implementar cálculos paralelos de grano fino basados ​​en eventos y automodificantes adaptativos que se utilizan para implementar el aprendizaje y la inferencia con alta eficiencia. [31] [32]

IMEC , un centro de investigación en nanoelectrónica con sede en Bélgica, presentó el primer chip neuromórfico de autoaprendizaje del mundo. El chip inspirado en el cerebro, basado en la tecnología OxRAM, tiene la capacidad de autoaprendizaje y se ha demostrado que tiene la capacidad de componer música. [33] IMEC lanzó la melodía de 30 segundos compuesta por el prototipo. El chip se cargó secuencialmente con canciones en el mismo compás y estilo. Las canciones eran antiguos minuetos de flauta belgas y franceses, de los cuales el chip aprendió las reglas del juego y luego las aplicó. [34]

El proyecto Blue Brain , dirigido por Henry Markram, tiene como objetivo construir reconstrucciones digitales y simulaciones biológicamente detalladas del cerebro del ratón. El proyecto Blue Brain ha creado modelos in silico de cerebros de roedores, al tiempo que intenta replicar tantos detalles sobre su biología como sea posible. Las simulaciones basadas en supercomputadoras ofrecen nuevas perspectivas para comprender la estructura y las funciones del cerebro.

La Unión Europea financió una serie de proyectos en la Universidad de Heidelberg, que condujeron al desarrollo de BrainScaleS (computación multiescala inspirada en el cerebro en sistemas híbridos neuromórficos), una supercomputadora neuromórfica analógica híbrida ubicada en la Universidad de Heidelberg, Alemania. Fue desarrollada como parte de la plataforma de computación neuromórfica del Proyecto Cerebro Humano y es el complemento de la supercomputadora SpiNNaker (que se basa en tecnología digital). La arquitectura utilizada en BrainScaleS imita las neuronas biológicas y sus conexiones a nivel físico; además, como los componentes están hechos de silicio, estas neuronas modelo operan en promedio 864 veces (24 horas de tiempo real son 100 segundos en la simulación de la máquina) más rápido que sus contrapartes biológicas. [35]

En 2019, la Unión Europea financió el proyecto "Computación cuántica neuromórfica" [36] que explora el uso de la computación neuromórfica para realizar operaciones cuánticas. La computación cuántica neuromórfica [37] (abreviada como 'computación n.quantum') es un tipo de computación no convencional que utiliza la computación neuromórfica para realizar operaciones cuánticas. [38] [39] Se sugirió que los algoritmos cuánticos , que son algoritmos que se ejecutan en un modelo realista de computación cuántica , se pueden calcular con la misma eficiencia que la computación cuántica neuromórfica. [40] [41] [42] [43] [44] Tanto la computación cuántica tradicional como la computación cuántica neuromórfica son enfoques de computación no convencionales basados ​​en la física para los cálculos y no siguen la arquitectura de von Neumann . Ambos construyen un sistema (un circuito) que representa el problema físico en cuestión y luego aprovechan sus respectivas propiedades físicas del sistema para buscar el "mínimo". La computación cuántica neuromórfica y la computación cuántica comparten propiedades físicas similares durante el cálculo. [44] [45]

Brainchip anunció en octubre de 2021 que estaba aceptando pedidos de sus kits de desarrollo de procesadores Akida AI [46] y en enero de 2022 que estaba aceptando pedidos de sus placas PCIe para procesadores Akida AI [47] , lo que lo convierte en el primer procesador neuromórfico disponible comercialmente del mundo.

Sistemas neuromemorísticos

Los sistemas neuromemristivos son una subclase de sistemas informáticos neuromórficos que se centran en el uso de memristores para implementar la neuroplasticidad . Mientras que la ingeniería neuromórfica se centra en imitar el comportamiento biológico, los sistemas neuromemristivos se centran en la abstracción. [48] Por ejemplo, un sistema neuromemristivo puede reemplazar los detalles del comportamiento de un microcircuito cortical con un modelo abstracto de red neuronal. [49]

Existen varias funciones lógicas de umbral inspiradas en neuronas [6] implementadas con memristores que tienen aplicaciones en aplicaciones de reconocimiento de patrones de alto nivel. Algunas de las aplicaciones informadas recientemente incluyen reconocimiento de voz , [50] reconocimiento facial [51] y reconocimiento de objetos . [52] También encuentran aplicaciones en la sustitución de puertas lógicas digitales convencionales. [53] [54]

Para circuitos memristivos pasivos (cuasi)ideales, la evolución de las memorias memristivas se puede escribir en forma cerrada ( ecuación de Caravelli–Traversa–Di Ventra ): [55] [56]

como una función de las propiedades de la red memristiva física y las fuentes externas. La ecuación es válida para el caso del modelo de juguete original de Williams-Strukov, como en el caso de los memristores ideales, . Sin embargo, la hipótesis de la existencia de un memristor ideal es discutible. [57] En la ecuación anterior, es la constante de escala de tiempo de "olvido", típicamente asociada a la volatilidad de la memoria, mientras que es la relación de los valores de encendido y apagado de las resistencias límite de los memristores, es el vector de las fuentes del circuito y es un proyector en los bucles fundamentales del circuito. La constante tiene la dimensión de un voltaje y está asociada a las propiedades del memristor; su origen físico es la movilidad de carga en el conductor. La matriz diagonal y el vector y respectivamente, son en cambio el valor interno de los memristores, con valores entre 0 y 1. Por lo tanto, esta ecuación requiere agregar restricciones adicionales a los valores de la memoria para ser confiable.

Recientemente se ha demostrado que la ecuación anterior presenta fenómenos de tunelización y se utiliza para estudiar funciones de Lyapunov. [58] [56]

Sensores neuromórficos

El concepto de sistemas neuromórficos se puede extender a los sensores (no solo a la computación). Un ejemplo de esto aplicado a la detección de luz es el sensor retinomórfico o, cuando se emplea en una matriz, la cámara de eventos . Todos los píxeles de una cámara de eventos registran los cambios en los niveles de brillo de forma individual, lo que hace que estas cámaras sean comparables a la vista humana en su consumo de energía teórico. [59] En 2022, investigadores del Instituto Max Planck para la Investigación de Polímeros informaron sobre una neurona artificial orgánica que muestra la diversidad de señales de las neuronas biológicas mientras opera en el software biológico, lo que permite aplicaciones de detección neuromórfica in situ y biointerfaz. [60] [61]

Aplicaciones militares

El Centro Conjunto de Inteligencia Artificial (JAIC) , una rama del ejército estadounidense, es un centro dedicado a la adquisición e implementación de software de IA y hardware neuromórfico para uso en combate. Las aplicaciones específicas incluyen auriculares/gafas inteligentes y robots. El JAIC pretende depender en gran medida de la tecnología neuromórfica para conectar "cada sensor (a) cada tirador" dentro de una red de unidades habilitadas con tecnología neuromórfica.

Consideraciones éticas y legales

Si bien el concepto interdisciplinario de ingeniería neuromórfica es relativamente nuevo, muchas de las mismas consideraciones éticas que se aplican a los sistemas neuromórficos y a las máquinas similares a los humanos y a la inteligencia artificial en general se aplican a ellos. Sin embargo, el hecho de que los sistemas neuromórficos estén diseñados para imitar un cerebro humano da lugar a cuestiones éticas singulares en torno a su uso.

Sin embargo, el debate práctico es que el hardware neuromórfico, así como las "redes neuronales" artificiales, son modelos inmensamente simplificados de cómo el cerebro opera o procesa la información con una complejidad mucho menor en términos de tamaño y tecnología funcional y una estructura mucho más regular en términos de conectividad . Comparar los chips neuromórficos con el cerebro es una comparación muy burda, similar a comparar un avión con un pájaro solo porque ambos tienen alas y cola. El hecho es que los sistemas cognitivos neuronales biológicos son muchos órdenes de magnitud más eficientes en términos de energía y computación que la IA de última generación actual y la ingeniería neuromórfica es un intento de reducir esta brecha inspirándose en el mecanismo del cerebro, al igual que muchos diseños de ingeniería tienen características bioinspiradas .

Preocupaciones sociales

La ingeniería neuromórfica puede verse sometida a importantes limitaciones éticas debido a la percepción pública. [62] El Eurobarómetro especial 382: Actitudes públicas hacia los robots, una encuesta realizada por la Comisión Europea, descubrió que el 60% de los ciudadanos de la Unión Europea deseaba la prohibición de los robots en el cuidado de niños, ancianos o discapacitados. Además, el 34% estaba a favor de la prohibición de los robots en la educación, el 27% en la atención sanitaria y el 20% en el ocio. La Comisión Europea clasifica estas áreas como notablemente “humanas”. El informe cita una creciente preocupación pública por los robots que son capaces de imitar o replicar funciones humanas. La ingeniería neuromórfica, por definición, está diseñada para replicar la función del cerebro humano. [63]

Es probable que las preocupaciones sociales en torno a la ingeniería neuromórfica se acentúen aún más en el futuro. La Comisión Europea ha descubierto que los ciudadanos de la UE de entre 15 y 24 años tienen más probabilidades de pensar en los robots como si fueran humanos (en lugar de instrumentos) que los ciudadanos de la UE mayores de 55 años. Cuando se les presentó una imagen de un robot que se había definido como humanoide, el 75% de los ciudadanos de la UE de entre 15 y 24 años dijo que se correspondía con la idea que tenían de los robots, mientras que solo el 57% de los ciudadanos de la UE mayores de 55 años respondió de la misma manera. Por tanto, la naturaleza humana de los sistemas neuromórficos podría situarlos en las categorías de robots que muchos ciudadanos de la UE desearían que se prohibieran en el futuro. [63]

Personalidad

A medida que los sistemas neuromórficos se han vuelto cada vez más avanzados, algunos académicos [¿ quiénes? ] han abogado por otorgarles derechos de personalidad a estos sistemas. Daniel Lim, un crítico del desarrollo tecnológico en el Proyecto Cerebro Humano , que tiene como objetivo promover la computación inspirada en el cerebro, ha argumentado que el avance en la computación neuromórfica podría conducir a la conciencia de las máquinas o a la personalidad. [64] Si estos sistemas deben ser tratados como personas , entonces muchas tareas que los humanos realizan utilizando sistemas neuromórficos, incluida su terminación, pueden ser moralmente inadmisibles ya que estos actos violarían su autonomía. [64]

Propiedad y derechos de propiedad

Existe un importante debate legal en torno a los derechos de propiedad y la inteligencia artificial. En Acohs Pty Ltd v. Ucorp Pty Ltd , el juez Christopher Jessup del Tribunal Federal de Australia determinó que el código fuente de las hojas de datos de seguridad de materiales no podía estar protegido por derechos de autor , ya que fue generado por una interfaz de software en lugar de un autor humano. [65] La misma pregunta puede aplicarse a los sistemas neuromórficos: si un sistema neuromórfico imita con éxito un cerebro humano y produce una obra original, ¿quién, si es que alguien, debería poder reclamar la propiedad de la obra? [66]

Véase también

Referencias

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