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Computadoras inspiradas en el cerebro que reconocen la escritura a mano.

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Créditos de las imagenes: Technion PR.

El profesor Shahar Kvatinsky diseña hardware informático inspirado en el cerebro y le enseña a reconocer la escritura a mano.

Desde que se convirtieron en parte de nuestras vidas hace unos 80 años, las computadoras se han vuelto más rápidas y pequeñas, pero su arquitectura básica no ha cambiado.

Todavía hay una parte que almacena información, esa es la memoria (por ejemplo, RAM, disco duro) y otra parte que procesa información, esa es la CPU o el procesador.

Ahora, el profesor Shahar Kvatinsky presenta una alternativa arquitectónica.

Reuniendo las funcionalidades de «pensar» y «recordar» en una sola unidad, construyó una red neuronal directamente en el hardware de un chip y, como prueba de concepto, le enseñó a reconocer letras escritas a mano.

Los resultados de su estudio se publicaron recientemente en Nature Electronics.

«Nos gusta describir una computadora como un ‘cerebro’, pero el hardware completamente separado para almacenar información y para usarla no es la forma en que funciona un cerebro orgánico», explica el Prof. Kvatinsky.

Kvatinsky desarrolla hardware neuromórfico: circuitos electrónicos inspirados en arquitecturas neurobiológicas presentes en el sistema nervioso.

La idea de tales computadoras se desarrolló por primera vez en la década de 1980 en el Instituto de Tecnología de California, pero son los desarrollos tecnológicos modernos los que permitieron avances considerables en ese campo.

Uno podría pensar que las computadoras modernas ya están superando al cerebro humano.

Una computadora ha derrotado a los mejores jugadores de ajedrez?

Aunque la respuesta es «sí», AlphaGo, el programa que derrotó a varios maestros de Go, se basó en 1500 procesadores y acumuló una factura de electricidad de $3000 por juego.

El consumo de energía de los jugadores humanos para el mismo juego ascendió a «un sándwich», más o menos, y ese mismo jugador también es capaz de hablar, conducir y realizar innumerables otras funcionalidades.

Las computadoras todavía tienen un largo camino a recorrer.

En colaboración con Tower Semiconductor, Kvatinsky y su equipo diseñaron y construyeron un chip de computadora que, como un cerebro orgánico, hace todo: almacena la información y la procesa.

Este chip es solo hardware, lo que significa que su programación no está separada; está integrada en el chip.

Lo que hace este chip es aprender; específicamente, aprender el reconocimiento de escritura a mano, una hazaña lograda a través de algoritmos de AI/ML.

A diferencia de la mayoría de los chips neuromórficos investigados en estos días, que utilizan tecnologías emergentes no convencionales, este chip se basa en tecnología comercial disponible en las fundiciones de Tower Semiconductor.

Presentado con múltiples ejemplos escritos a mano de cada letra, el chip aprendió cuál es cuál y logró un 97% de precisión en el reconocimiento con un consumo de energía extremadamente bajo.

Las redes neuronales artificiales aprenden de una manera similar a los cerebros vivos: se les presentan ejemplos (ejemplos de letras escritas a mano, en este estudio en particular) y «descubren» por sí mismos los elementos que hacen que una letra sea diferente de otras, pero similar a la misma letra con letra diferente.

Cuando la red neuronal se implementa como hardware, el proceso de aprendizaje fortalece la conductividad de algunos nodos.

Esto es muy similar a cómo, cuando aprendemos, se fortalecen las conexiones entre las neuronas de nuestro cerebro.

Existen innumerables usos potenciales para estos chips.

Por ejemplo, dice el profesor Kvatinsky, dicho chip podría incorporarse en el sensor de la cámara de los teléfonos inteligentes y dispositivos similares, eliminando la conversión de datos analógicos en digitales, un paso que todos estos dispositivos realizan antes de aplicar cualquier forma de mejora a la imagen.

En cambio, todo el procesamiento podría realizarse directamente en la imagen sin procesar antes de que se almacene en forma digital comprimida.

“Las empresas comerciales están en una carrera constante para mejorar su producto”, explica Kvatinsky, “no pueden darse el lujo de volver a la mesa de diseño y reimaginar el producto desde cero.

Esa es una ventaja que tiene la academia: podemos desarrollar un nuevo concepto que creemos que podría ser mejor y lanzarlo cuando pueda competir con lo que ya está en el mercado”.

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