Un laboratorio de investigación y desarrollo que forma parte del Departamento de Energía responsable de las armas nucleares estadounidenses ha anunciado que «computadoras neuromórficas“, inspirados en la arquitectura del cerebro humano, están demostrando ser sorprendentemente hábiles para resolver problemas matemáticos complejos, subyacentes a diversos desafíos científicos y de ingeniería.
el sitio Phys.org informa sobre el anuncio de Sandia National Labs (laboratorios del Departamento de Energía de los Estados Unidos que se ocupan, entre otras cosas, de cuestiones de seguridad nacional en nombre de la Administración Nacional de Seguridad Nuclear). En un artículo publicado en «Nature Machine Intelligence», los neurocientíficos computacionales Brad Theilman y Brad Aimone describen un nuevo algoritmo que permite que el hardware neuromórfico aborde ecuaciones diferenciales parciales (PDE, del inglés Partial Differential Equation), bases matemáticas comúnmente utilizadas para formular y resolver importantes problemas físicos como la propagación del sonido o el calor y en diversos campos como la electrostática, la electrodinámica, la mecánica de fluidos, la aerodinámica, la elasticidad, la mecánica cuántica, la relatividad.
Los resultados demostrar que la computación neuromórfica no sólo es capaz de manejar estas ecuaciones, sino que puede hacerlo con una eficiencia notable. El trabajo de los investigadores en cuestión podría allanar el camino hacia el primer superordenador neuromórfico del mundo, potencialmente capaz de revolucionar la informática energéticamente eficiente, para aplicaciones de seguridad nacional pero también para el ámbito médico.
Cálculos complejos sin recurrir a supercomputadores
«Apenas estamos empezando a tener sistemas computacionales que pueden mostrar un comportamiento inteligente; se parecen al cerebro y la cantidad de recursos necesarios es simplemente ridícula», explica Theilman. Durante décadas, los expertos han creído que las computadoras neuromórficas eran más adecuadas para tareas como el reconocimiento de patrones o la aceleración de redes neuronales artificiales; No se esperaba que estos sistemas sobresalieran en la resolución de problemas matemáticos rigurosos, como las ecuaciones diferenciales parciales, que normalmente abordan las supercomputadoras tradicionales. A Aimone y Theilman no les sorprenden los hallazgos: los investigadores creen que nuestro cerebro también realiza constantemente cálculos complejos, incluso si no nos damos cuenta. “Tomemos, por ejemplo, la ejecución de actividades que requieren control motor, como golpear una pelota de tenis o golpear una pelota de béisbol con un bate”, explica Aimone, son actividades que requieren cálculos muy sofisticados, problemas a nivel de exaescala que nuestro cerebro es capaz de resolver a bajo costo.
Esta investigación plantea preguntas fascinantes sobre la naturaleza de la inteligencia y la computación. El algoritmo desarrollado por Theilman y Aimone tiene grandes similitudes con la estructura y dinámica de la conectividad cortical del cerebro. «Basamos nuestro circuito en un modelo relativamente conocido en el mundo de la neurociencia computacional», explica Theilman. «Demostramos que el modelo tiene un vínculo natural pero no obvio con las PDE, un vínculo que no se había identificado hasta ahora, 12 años después de la presentación del modelo». Según los investigadores, la computación neuromórfica podría ayudar a cerrar la brecha entre la neurociencia y las matemáticas aplicadas, ofreciendo nuevas perspectivas sobre cómo el cerebro procesa la información. Si sus intuiciones resultan correctas, la computación neuromórfica también podría ofrecer pistas para comprender y tratar mejor afecciones neurológicas comoAlzheimer y el Parkinson.
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