Una computadora neuromórfica que puede simular 8 millones de neuronas está en las noticias. El término "neuromórfico" sugiere un diseño que puede imitar el cerebro humano. ¿Y la computación neuromórfica? Se describe como el uso de sistemas de integración a gran escala con circuitos analógicos eléctricos que imitan arquitecturas neurobiológicas en nuestro sistema.

Aquí es donde interviene Intel, y significativamente. El chip Loihi aplica los principios que se encuentran en los cerebros biológicos a las arquitecturas informáticas. La recompensa para los usuarios es que pueden procesar información hasta 1, 000 veces más rápido y 10, 000 veces más eficiente que las CPU para aplicaciones especializadas, p.ej., codificación escasa, problemas de búsqueda de gráficos y de satisfacción de restricciones.

Su comunicado de prensa del lunes decía "Intel's Pohoiki Beach, un sistema neuromórfico de 64 chips, Ofrece resultados revolucionarios en pruebas de investigación. "Pohoiki Beach es el último sistema neuromórfico de Intel.

Intel está celebrando que un sistema neuromórfico de 8 millones de neuronas que comprende 64 chips de investigación Loihi, con nombre en código Pohoiki Beach, esté ahora disponible para la comunidad de investigación en general. La noticia significa que Intel está proporcionando una mayor escala y capacidad computacional a los socios de investigación de Intel.

Esa es gran parte de la razón por la que esto es tan importante:Pohoiki Beach ahora estará disponible para lo que Intel informa como "60 socios del ecosistema". Van a usar el sistema para proyectos que involucran problemas de computación complejos que son intensivos en computación.

Espectro IEEE explicó claramente la ventaja. "Los investigadores pueden usar el sistema Pohoiki Beach de 64 chips para crear sistemas [el sistema Pohoiki Beach está compuesto por múltiples tableros Nahuku y contiene 64 chips Loihi] que aprenden y ven el mundo más como humanos".

Rich Uhlig, director gerente de Intel Labs, dijo que estaban impresionados con sus primeros resultados "a medida que escalamos Loihi para crear sistemas neuromórficos más potentes".

¿Quiénes son algunos de estos "socios del ecosistema"? Para uno, Taller de ingeniería de cognición neuromórfica de telururo, un evento de tres semanas que finaliza el 19 de julio, en el que Intel es patrocinador platino, descifra las capacidades de adaptación a una prótesis de pierna, seguimiento de objetos utilizando cámaras emergentes basadas en eventos, e inferir una entrada táctil a la piel electrónica de un robot iCub.

Chris Eliasmith, profesor de la Universidad de Waterloo, estaba entusiasmado con las cifras de consumo de energía. "Con el chip Loihi hemos podido demostrar un consumo de energía 109 veces menor ejecutando un punto de referencia de aprendizaje profundo en tiempo real en comparación con una GPU, y un consumo de energía 5 veces menor en comparación con el hardware de inferencia de IoT especializado ".

Kyle Wiggers en VentureBeat profundizó en algunos detalles técnicos que rodean a Loihi:su cadena de herramientas de desarrollo "comprende la API de Loihi Python, un compilador, y un conjunto de bibliotecas en tiempo de ejecución para construir y ejecutar SNN en Loihi. Proporciona una forma de crear un gráfico de neuronas y sinapsis con configuraciones personalizadas, como el tiempo de decaimiento, peso sináptico, y picos de umbrales, y un medio para simular esos gráficos inyectando picos externos a través de reglas de aprendizaje personalizadas ".

Considerándolo todo, El trabajo de Intel en un sistema neuromórfico podría influir en una próxima generación de IA. Largo y corto, no pierda tiempo y energía pensando únicamente en la lógica informática convencional. Tráigalo para que la investigación de laboratorio nos acerque a la cognición similar a la humana.

"La próxima generación ampliará la IA a áreas que corresponden a la cognición humana, como la interpretación y la adaptación autónoma. Esto es fundamental para superar la llamada 'fragilidad' de las soluciones de IA basadas en el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales. que dependen de literal, visiones deterministas de eventos que carecen de contexto y comprensión del sentido común ".

Intel Labs declaró que está "impulsando la investigación en ciencias de la computación que contribuye a esta tercera generación de IA. Las áreas de enfoque clave incluyen la computación neuromórfica, que se ocupa de emular la estructura neuronal y el funcionamiento del cerebro humano, así como la computación probabilística, que crea enfoques algorítmicos para lidiar con la incertidumbre, ambigüedad, y contradicción en el mundo natural ".

En 2017, Intel presentó Loihi como "su primer chip de investigación neuromórfica". Un año después, Intel estaba construyendo una comunidad de investigación para promover el desarrollo de algoritmos neuromórficos, Software y Aplicaciones.

Esperar, ¿Qué pasa con las redes neuronales entrenadas? ¿Desde cuándo no están haciendo su trabajo? -Redactor senior Samuel Moore en Espectro IEEE :Las redes neuronales de hoy sufren un olvido catastrófico. "Si intentaste enseñar a una red neuronal entrenada a reconocer algo nuevo, una nueva señal de tráfico, decir, simplemente exponiendo la red a la nueva entrada, interrumpiría la red tanto que se volvería terrible al reconocer cualquier cosa ".

Moore agregó que "las redes neuronales tradicionales no comprenden realmente las características que extraen de una imagen de la forma en que lo hacen nuestros cerebros".

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