Ejemplo de chip de tecnología de cambio de fase. Foto: IBM

Durante décadas, la ciencia ha tratado de recrear la estructura del cerebro humano, pero hasta ahora era imposible imitar su potencia y densidad con los componentes disponibles. IBM acaba de dar un paso interesante hacia el cerebro positrónico imaginado por Asimov. Ha creado neuronas artificiales funcionales mediante tecnología de cambio de fase.

No es la primera vez que IBM anuncia un avance en esta tecnología de almacenamiento no volátil (los datos no desaparecen al apagar el dispositivo) basada en cristales que alteran su estructura molecular al recibir corriente eléctrica de diferente intensidad. Recientemente la compañía logró crear memoria de cambio de fase a un coste similar al de la RAM actual.

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Esquema de las neuronas artificiales de cambio de fase. Foto: IBM

Sin embargo, este nuevo avance de IBM va mucho más allá de lograr que nuestro PC funcione con más agilidad. Lo que el equipo de investigadores que la compañía mantiene en Zurich ha logrado crear son neuronas que imitan perfectamente el funcionamiento de las neuronas humanas. En lugar de una membrana con enzimas, las neuronas artificiales unen el axon y las dendritas mediante un cristal de antimonio, germanio y telurio, un material similar al que se utiliza en los discos ópticos reescribibles.

Estas neuronas de cristal que cambia su estado se parecen mucho a su contrapartida biológica. Para empezar, su tamaño puede reducirse a unos pocos nanómetros, lo que permite agrupar la suficiente cantidad de estas neuronas en un espacio lo bastante reducido.

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En la primera prueba, IBM ha puesto a funcionar 500 de estas neuronas en una hilera de cinco chips compuestos de 10x10 de estas neuronas, pero el sistema es escalable. Los investigadores explican en el estudio que han publicdo en Nature que se podrían crear chips viables para comercialización de 90 nanómetros ya mismo, y que en el futuro se podría reducir hasta 14 nanómetros.

El segundo requisito para parecerse a las neuronas de verdad es que su comportamiento sea estocástico. En otras palabras, que sean capaces de dispararse de forma aleatoria con resultados ligeramente diferentes. Para terminar, las neuronas de cambio de fase pueden dispararse a altísimas velocidades y su consumo energético es muy bajo.

¿Para qué desarrollar un chip con neuronas artificiales que imiten el comportamiento del cerebro? En IBM creen que puede ser ideal para dar potencia a redes neurales como la Deep Mind de Google, y para gestionar nuevos dispositivos que necesiten una forma de procesar más parecida a la humana, como un sistema de sensores para reconocimiento visual. [Nature vía Ars Technica]


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