Un gato puede reconocer una cara de forma más rápida y eficiente que una supercomputadora. Esa es una de las razones por las que un cerebro felino es el modelo para un proyecto informático de inspiración biológica que involucra a la Universidad de Michigan.

El ingeniero informático de la U-M, Wei Lu, ha dado un paso hacia el desarrollo de este tipo revolucionario de máquina que podría ser capaz de aprender y reconocer, además de tomar decisiones más complejas y realizar más tareas simultáneamente que las computadoras convencionales.

Lu construyó previamente un "memristor, "un dispositivo que reemplaza a un transistor tradicional y actúa como una sinapsis biológica, recordando los voltajes pasados ​​a los que fue sometido. Ahora, ha demostrado que este memristor puede conectar circuitos convencionales y soportar un proceso que es la base para la memoria y el aprendizaje en sistemas biológicos.

Un artículo sobre la investigación se publica en línea en Nano letras y está programado para aparecer en la próxima edición de abril de la revista.

"Estamos construyendo una computadora de la misma manera que la naturaleza construye un cerebro, "dijo Lu, profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la U-M. "La idea es utilizar un paradigma completamente diferente en comparación con las computadoras convencionales. El cerebro de gato establece un objetivo realista porque es mucho más simple que un cerebro humano, pero aún extremadamente difícil de replicar en complejidad y eficiencia".

La supercomputadora más sofisticada de hoy puede realizar ciertas tareas con la funcionalidad cerebral de un gato, pero es una máquina enorme con más de 140, 000 unidades centrales de procesamiento y una fuente de alimentación dedicada. Y todavía funciona 83 veces más lento que el cerebro de un gato, Lu escribió en su periódico.

En el cerebro de un mamífero las neuronas están conectadas entre sí por sinapsis, que actúan como interruptores reconfigurables que pueden formar vías que unen a miles de neuronas. Más importante, Las sinapsis recuerdan estas vías en función de la fuerza y ​​la sincronización de las señales eléctricas generadas por las neuronas.

En una computadora convencional, Las funciones de lógica y memoria están ubicadas en diferentes partes del circuito y cada unidad de computación solo está conectada a un puñado de vecinos en el circuito. Como resultado, Las computadoras convencionales ejecutan código de forma lineal, linea por linea, Dijo Lu. Son excelentes para realizar tareas relativamente simples con variables limitadas.

Pero un cerebro puede realizar muchas operaciones simultáneamente, o en paralelo. Así es como podemos reconocer un rostro en un instante pero incluso una supercomputadora tardaría mucho, mucho más tiempo y consumen mucha más energía al hacerlo.

Hasta aquí, Lu ha conectado dos circuitos electrónicos con un memristor. Ha demostrado que este sistema es capaz de un proceso de memoria y aprendizaje llamado "plasticidad dependiente de la sincronización de los picos". Este tipo de plasticidad se refiere a la capacidad de las conexiones entre neuronas para fortalecerse en función de cuándo se estimulan entre sí. Se cree que la plasticidad dependiente de la sincronización de los picos es la base para la memoria y el aprendizaje en los cerebros de los mamíferos.

"Demostramos que podemos usar la sincronización de voltaje para aumentar o disminuir gradualmente la conductancia eléctrica en este sistema basado en memristor. En nuestros cerebros, cambios similares en la conductancia de la sinapsis dan lugar esencialmente a la memoria a largo plazo, "Dijo Lu.

El siguiente paso es construir un sistema más grande, Dijo Lu. Su objetivo es lograr la sofisticación de una supercomputadora en una máquina del tamaño de un recipiente para bebidas de dos litros. Eso podría tardar varios años.

Lu dijo que un análogo electrónico del cerebro de un gato podría pensar inteligentemente a nivel de gato. Por ejemplo, si la tarea fuera encontrar la ruta más corta desde la puerta de entrada al sofá en una casa llena de muebles, y la computadora solo conoce la forma del sofá, una máquina convencional podría lograr esto. Pero si moviste el sofá no se daría cuenta del ajuste y no encontraría un nuevo camino. Eso es lo que los ingenieros esperan que sea capaz de hacer la computadora con cerebro de gato. El principal financiador del proyecto, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa, no le interesan los sofás. Pero esto ilustra el tipo de aprendizaje para el que está diseñada la máquina.