DeepSouth, nuevo superordenador con la potencia de un cerebro humano

En Australia están desarrollando DeepSouth, un superordenador con la capacidad, a escala completa, de simular el funcionamiento de un cerebro humano. Está dotado de un hardware que puede emular grandes redes de neuronas con picos de 228 billones de operaciones sinápticas por segundo. Y el equipo de científicos detrás del proyecto espera encenderla en abril de 2024.

Es un proyecto colaborativo entre la Universidad Western Sídney, el Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos (ICNS) y otras instituciones. El nombre DeepSouth es una referencia al sistema precursor TrueNorth, creado por IBM, y a Deep Blue, el primer ordenador en vencer a un campeón del mundo de ajedrez.

Sería la primera máquina en alcanzar este nivel de potencia. DeepSouth utiliza un sistema neuromórfico que imita procesos biológicos. Mientras que los sistemas tradicionales se basan en la arquitectura Von Neumann —CPU y memoria separadas—, este superordenador integra una red de neuronas artificiales interconectadas. Esto también la hace mucho más eficiente, consumiendo menos energía y ocupando menos espacio físico.

Para ponerlo en perspectiva, nuestros cerebros pueden procesar un exaflop —un millón de billones de operaciones matemáticas por segundo— con apenas 20 vatios de energía. Hacia allí apunta DeepSouth. «La simulación de redes neuronales en computadoras estándar usando Unidades de Procesamiento de Gráficos (GPU) y Unidades Centrales de Procesamiento (CPU) multinúcleo es demasiado lenta y consume mucha energía», explicó André van Schaik, director del ICNS. «Nuestro sistema cambiará eso».

¿Para qué se usará el superordenador DeepSouth?

El equipo explica que, por un lado, el superordenador DeepSouth tiene el potencial de transformar el estudio de la neurociencia y la comprensión sobre el funcionamiento del cerebro humano. Hasta ahora, «el progreso en nuestra comprensión de cómo los cerebros computan utilizando neuronas se ve obstaculizado por nuestra incapacidad para simular redes similares a las del cerebro a escala», agregó van Schaik.

En el sentido más práctico, esto se enlaza perfecto con los objetivos más ambiciosos de la tecnología de moda. «Al imitar el cerebro, podremos crear formas más eficientes de llevar a cabo procesos de inteligencia artificial que nuestros modelos actuales», explicó el grupo de investigadores en un comunicado. Esto abriría la puerta a un mundo de posibilidades.

Los investigadores confían en que DeepSouth facilite el desarrollo de aplicaciones informáticas en varias industrias. Entre ellas, la biomédica, la espacial y la robótica. ¿Un robot con capacidad de razonamiento humano? No es descabellado. Ya algunos están trabajando en este sentido.

China anunció el mes pasado que espera construir su primera serie de robots humanoides para 2025. El gobierno chino armó una hoja de trabajo que destaca la integración de la robótica con la inteligencia artificial. Según la agencia de tecnología de la ONU, la robótica despegaría en los próximos cinco años con la misma relevancia que lo hizo la inteligencia artificial con ChatGPT.

Escalable y reconfigurable

El sistema del superordenador DeepSouth es escalable. Esto le permite agregar más hardware para crear un sistema más grande. O reducirlo, para aplicaciones portátiles más pequeñas o más rentables. El grupo habla de su eventual uso para la creación de teléfonos inteligentes más poderosos y eficientes.

También es reconfigurable. «Aprovechar las matrices de puertas programables en campo (FPGA) facilita la reprogramación del hardware», explica el equipo. «Esto 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».

Al aprovechar el hardware que comercialmente está disponible hoy, DeepSouth permite mejoras continuas. Esto suele ser una limitación clave en otros sistemas parecidos, creados 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. El uso de componentes que se consiguen fácilmente en el mercado permitiría que el equipo sea replicado sin problemas en otros centros de datos alrededor del mundo.