Investigadores del Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos (ICNS) de la Universidad de Western Sydney han anunciado la primera supercomputadora del mundo capaz de simular a escala del cerebro humano.

DeepSouth utiliza un sistema neuromórfico que imita procesos biológicos, utilizando hardware para emular eficientemente grandes redes de neuronas activas a 228 billones de operaciones sinápticas por segundo, lo que rivaliza con la tasa estimada de operaciones en el cerebro humano.

El director del ICNS, el profesor André van Schaik, dice que DeepSouth se distingue de otras supercomputadoras porque está diseñada específicamente para operar como redes de neuronas, lo que requiere menos energía y permite mayores eficiencias. Esto contrasta con las supercomputadoras optimizadas para cargas informáticas más tradicionales, que consumen mucha energía.

“El progreso en nuestra comprensión de cómo el cerebro computa utilizando neuronas se ve obstaculizado por nuestra incapacidad para simular redes cerebrales a escala. La simulación de redes neuronales con picos en computadoras estándar que utilizan unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y unidades centrales de procesamiento (CPU) multinúcleo es demasiado lenta y consume mucha energía. Nuestro sistema cambiará eso”, afirmó el profesor van Schaik.

“Esta plataforma mejorará nuestra comprensión del cerebro y desarrollará aplicaciones informáticas a escala cerebral en diversos campos, incluidas aplicaciones de detección, biomédica, robótica, espacial y de inteligencia artificial a gran escala”.

Avances en dispositivos inteligentes

El profesor van Schaik explicó que en la práctica esto conducirá a avances en dispositivos inteligentes, como teléfonos móviles, sensores para la industria manufacturera y la agricultura, y aplicaciones de IA más inteligentes y que consumen menos energía. También permitirá comprender mejor cómo funciona un cerebro humano sano o enfermo.

El equipo ICNS de la Universidad de Western Sydney colaboró con socios de todo el campo neuromórfico en el desarrollo de este proyecto innovador, con investigadores de la Universidad de Sydney, la Universidad de Melbourne y la Universidad de Aquisgrán, Alemania.

La supercomputadora se llama acertadamente DeepSouth , en homenaje al sistema TrueNorth de IBM, que inició esfuerzos para construir máquinas que simularan grandes redes de neuronas que se disparan, y a Deep Blue, que fue la primera computadora en convertirse en campeona mundial de ajedrez. El nombre también es un guiño a su ubicación geográfica.

DeepSouth tendrá su sede en la Universidad Western Sydney y es un contribuyente clave al crecimiento de la región como centro de alta tecnología.

DeepSouth pretende estar operativo en abril de 2024.

Beneficios clave de DeepSouth

• Procesamiento paralelo súper rápido y a gran escala que utiliza mucha menos energía: nuestros cerebros son capaces de procesar el equivalente a un exaflop (mil millones de billones (1 seguido de 18 ceros) de operaciones matemáticas por segundo) con solo 20 vatios de potencia. Utilizando ingeniería neuromórfica que simula la forma en que funciona nuestro cerebro, DeepSouth puede procesar cantidades masivas de datos rápidamente, usando mucha menos energía y siendo mucho más pequeño que otras supercomputadoras.
• Escalabilidad: El sistema también es escalable, lo que permite agregar más hardware para crear un sistema más grande o reducirlo para aplicaciones portátiles más pequeñas o más rentables.
• Reconfigurable: aprovechar las matrices de puertas programables en campo (FPGA) facilita la reprogramación del hardware, lo que permite agregar nuevos modelos neuronales, esquemas de conectividad y reglas de aprendizaje, superando las limitaciones observadas en otros sistemas informáticos neuromórficos con hardware diseñado a medida. Se podrá acceder a DeepSouth de forma remota con una interfaz que permita la descripción de los modelos neuronales y el diseño de las redes neuronales en el popular lenguaje de programación Python. El desarrollo de este front-end permite a los investigadores utilizar la plataforma sin necesidad de conocimientos detallados de la configuración del hardware.
• Disponibilidad comercial: aprovechar el hardware disponible comercialmente garantiza mejoras continuas del hardware, independientemente del equipo que diseña la supercomputadora, superando las limitaciones observadas en otros sistemas informáticos neuromórficos con hardware diseñado a medida. Los chips personalizados requieren una gran cantidad de tiempo para diseñarse y fabricarse y cuestan decenas de millones de dólares cada uno. El uso de hardware configurable comercial y listo para usar significa que el prototipo sería fácil de replicar en centros de datos de todo el mundo.
• Inteligencia artificial: al imitar el cerebro, podremos crear formas más eficientes de llevar a cabo procesos de IA que nuestros modelos actuales.

Fuente: Westernsydney.edu.au