Una computadora construida para imitar las redes neuronales del cerebro produce resultados similares a los del mejor software de supercomputadora de simulación cerebral que se utiliza actualmente para la investigación de la señalización neuronal. encuentra un nuevo estudio publicado en la revista de acceso abierto Fronteras en neurociencia . Probado para precisión, velocidad y eficiencia energética, esta computadora personalizada llamada SpiNNaker, tiene el potencial de superar los problemas de velocidad y consumo de energía de las supercomputadoras convencionales. El objetivo es avanzar en nuestro conocimiento del procesamiento neuronal en el cerebro, para incluir el aprendizaje y los trastornos como la epilepsia y la enfermedad de Alzheimer.

"SpiNNaker puede admitir modelos biológicos detallados de la corteza, la capa externa del cerebro que recibe y procesa la información de los sentidos, entregando resultados muy similares a los de una simulación de software de supercomputadora equivalente, "dice el Dr. Sacha van Albada, autor principal de este estudio y líder del grupo de Neuroanatomía Teórica en el Centro de Investigación de Jülich, Alemania. "La capacidad de ejecutar redes neuronales detalladas a gran escala de forma rápida y con un bajo consumo de energía hará avanzar la investigación en robótica y facilitará los estudios sobre el aprendizaje y los trastornos cerebrales".

El cerebro humano es extremadamente complejo, que comprende 100 mil millones de células cerebrales interconectadas. Entendemos cómo las neuronas individuales y sus componentes se comportan y se comunican entre sí y a mayor escala, qué áreas del cerebro se utilizan para la percepción sensorial, acción y cognición. Sin embargo, sabemos menos sobre la traducción de la actividad neuronal en comportamiento, como convertir el pensamiento en movimiento muscular.

El software de supercomputadora ha ayudado a simular el intercambio de señales entre neuronas, pero incluso el mejor software ejecutado en las supercomputadoras más rápidas hasta la fecha solo puede simular el 1% del cerebro humano.

"Actualmente no está claro qué arquitectura de computadora es la más adecuada para estudiar las redes de todo el cerebro de manera eficiente. El Proyecto Europeo del Cerebro Humano y el Centro de Investigación de Jülich han realizado una extensa investigación para identificar la mejor estrategia para este problema tan complejo. Las supercomputadoras actuales requieren varios minutos para simular un segundo de tiempo real, entonces los estudios sobre procesos como el aprendizaje, que toman horas y días en tiempo real, actualmente están fuera de su alcance ", explica el profesor Markus Diesmann, coautor, jefe del departamento de Neurociencia Computacional y de Sistemas del Centro de Investigación de Jülich.

Él continúa, "Existe una gran brecha entre el consumo de energía del cerebro y las supercomputadoras de hoy. La computación neuromórfica (inspirada en el cerebro) nos permite investigar qué tan cerca podemos llegar a la eficiencia energética del cerebro usando la electrónica".

Desarrollado durante los últimos 15 años y basado en la estructura y función del cerebro humano, SpiNNaker, parte de la Plataforma de Computación Neuromórfica del Proyecto del Cerebro Humano, es una computadora hecha a medida compuesta por medio millón de elementos de computación simples controlados por su propio software. Los investigadores compararon la precisión, la velocidad y la eficiencia energética de SpiNNaker con la de NEST, un software especializado en supercomputadoras que se utiliza actualmente para la investigación de la señalización de neuronas cerebrales.

"Las simulaciones realizadas en NEST y SpiNNaker mostraron resultados muy similares, "informa Steve Furber, coautor y profesor de Ingeniería Informática en la Universidad de Manchester, REINO UNIDO. "Esta es la primera vez que se ejecuta una simulación tan detallada de la corteza en SpiNNaker, o en cualquier plataforma neuromórfica. SpiNNaker comprende 600 placas de circuito que incorporan más de 500, 000 pequeños procesadores en total. La simulación descrita en este estudio utilizó solo seis placas, el 1% de la capacidad total de la máquina. Los resultados de nuestra investigación mejorarán el software para reducir esto a una sola placa ".

Van Albada comparte sus aspiraciones futuras para SpiNNaker, "Esperamos simulaciones cada vez más grandes en tiempo real con estos sistemas informáticos neuromórficos. En el Proyecto Cerebro Humano, ya trabajamos con neuroroboticistas que esperan usarlos para el control robótico ".