IBM anunció un avance significativo hacia la creación de un sistema de computación que simula y emula las capacidades del cerebro en cuanto a sensación, percepción, acción, interacción y cognición, compitiendo con el bajo consumo de energía y el tamaño compacto del cerebro.
El equipo de computación cognitiva, liderado por IBM Research, logró avances sin precedentes en la simulación cortical a gran escala y un nuevo algoritmo que sintetiza los datos neurológicos: dos importantes hitos que indican la factibilidad de construir un chip de computación cognitiva.
Los científicos, en IBM Research Almaden, en colaboración con colegas del Lawrence Berkeley National Lab, han realizado la primera simulación cortical del cerebro casi en tiempo real que supera la escala de una corteza de gato y contiene mil millones de neuronas en actividad y 10 billones de sinapsis de aprendizaje individuales.
Además, en colaboración con investigadores de la Universidad de Stanford, los científicos de IBM desarrollaron un algoritmo que explota la arquitectura de supercomputación Blue Gene a fin de medir y mapear en forma no invasiva las conexiones entre todas las ubicaciones corticales y subcorticales dentro del cerebro humano utilizando imágenes ponderadas de difusión de resonancia magnética. El mapeo del diagrama de conexiones del cerebro es crucial para dilucidar su vasta red de comunicación y comprender cómo representa y procesa la información.
Estos avances proporcionarán un banco de trabajo único para explorar la dinámica computacional del cerebro y prometen acercar más al equipo a su objetivo de realizar un chip sinaptrónico compacto y de baja potencia utilizando nanotecnología y avances en la memoria de cambio de fase y uniones de túnel magnético. El trabajo del equipo se perfila para romper el molde de von Neumann de la computación convencional, a fin de satisfacer los requisitos del sistema del mundo instrumentado e interconectado del mañana.
“Aprender del cerebro es una forma atractiva de superar los desafíos que hoy enfrenta la computación en materia de energía y densidad", comentó Josephine Cheng, IBM Fellow y directora del laboratorio de IBM Research - Almaden. “A medida que los mundos físicos y digitales siguen fusionándose y la computación se integra a la trama de nuestras vidas cotidianas, resulta imperativo crear un sistema de computación más inteligente que pueda ayudarnos a extraer sentido de la creciente cantidad de información que tenemos a disposición, de la misma manera en que nuestros cerebros pueden interpretar y actuar rápidamente frente a tareas complejas".
Fuente: IBM.
El equipo de computación cognitiva, liderado por IBM Research, logró avances sin precedentes en la simulación cortical a gran escala y un nuevo algoritmo que sintetiza los datos neurológicos: dos importantes hitos que indican la factibilidad de construir un chip de computación cognitiva.
Los científicos, en IBM Research Almaden, en colaboración con colegas del Lawrence Berkeley National Lab, han realizado la primera simulación cortical del cerebro casi en tiempo real que supera la escala de una corteza de gato y contiene mil millones de neuronas en actividad y 10 billones de sinapsis de aprendizaje individuales.
Además, en colaboración con investigadores de la Universidad de Stanford, los científicos de IBM desarrollaron un algoritmo que explota la arquitectura de supercomputación Blue Gene a fin de medir y mapear en forma no invasiva las conexiones entre todas las ubicaciones corticales y subcorticales dentro del cerebro humano utilizando imágenes ponderadas de difusión de resonancia magnética. El mapeo del diagrama de conexiones del cerebro es crucial para dilucidar su vasta red de comunicación y comprender cómo representa y procesa la información.
Estos avances proporcionarán un banco de trabajo único para explorar la dinámica computacional del cerebro y prometen acercar más al equipo a su objetivo de realizar un chip sinaptrónico compacto y de baja potencia utilizando nanotecnología y avances en la memoria de cambio de fase y uniones de túnel magnético. El trabajo del equipo se perfila para romper el molde de von Neumann de la computación convencional, a fin de satisfacer los requisitos del sistema del mundo instrumentado e interconectado del mañana.
“Aprender del cerebro es una forma atractiva de superar los desafíos que hoy enfrenta la computación en materia de energía y densidad", comentó Josephine Cheng, IBM Fellow y directora del laboratorio de IBM Research - Almaden. “A medida que los mundos físicos y digitales siguen fusionándose y la computación se integra a la trama de nuestras vidas cotidianas, resulta imperativo crear un sistema de computación más inteligente que pueda ayudarnos a extraer sentido de la creciente cantidad de información que tenemos a disposición, de la misma manera en que nuestros cerebros pueden interpretar y actuar rápidamente frente a tareas complejas".
Fuente: IBM.
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