Para conocer el origen de esta disciplina, tenemos que remontarnos a los años 60. A Carver Mead, un ingeniero eléctrico estadounidense formado en el Instituto de Tecnología de California (Caltech), se le ocurrió diseñar algoritmos y circuitos integrados concebidos expresamente para imitar el comportamiento del sistema nervioso de los animales.
Mead se dio cuenta de que nuestro cerebro procesa la información de una forma muy eficiente, por lo que imaginó un mundo en el que las computadoras, que en esa época ya existían pero eran muy diferentes a las actuales, imitaban su comportamiento. Aquella intuición inicial tardó dos décadas en concretarse, de manera que a finales de los años 80 varios grupos de investigación empezaron a coquetear con ella.
Lo que propone la computación neuromórfica es emular el comportamiento del sistema nervioso animal en general, y el del cerebro en particular. El punto de partida que en su momento describió Carver Mead consistía en aproximarse a los transistores como dispositivos de naturaleza analógica, y no como conmutadores digitales. Este enfoque parecía el apropiado porque el comportamiento de los transistores se parece a la manera en que las neuronas se comunican entre ellas mediante impulsos eléctricos (este mecanismo se conoce como sinapsis neuronal).
Un grupo de investigadores ha creado un chip neuromórfico que es capaz de «memorizar» imágenes y reconstruirlas a posteriori incrementando su nitidez o aplicándoles un efecto intencionado de desenfoque. Esto permite resolver algunos problemas en menos tiempo e invirtiendo menos energía que un ordenador clásico. Esto significa, sencillamente, que es posible descomponer esos problemas en otros más pequeños, que el sistema neuromórfico es capaz de resolver con relativa facilidad. Pero no acaban aquí sus bazas. Además, los sistemas neuromórficos incorporan una gran cantidad de unidades funcionales capaces de manejar esos pequeños problemas, de manera que todas ellas trabajan simultáneamente para colaborar en la resolución del problema grande que ha sido previamente descompuesto en estos problemas más pequeños.
Nuevas posibilidades
Es así como los dispositivos neuromórficos con estas propiedades dejan el terreno experimental y comienzan a ser parte de la realidad, acelerando las soluciones prácticas a la creciente demanda de productos inteligentes. Los expertos indican que los chips neuromórficos podrían integrarse en los teléfonos inteligentes a partir de 2025 e impulsar el crecimiento IoT.
El desarrollo de la tecnología es avasallante. Todos los días nos informamos de investigaciones y descubrimientos extraordinarios. Esto provoca muchos riesgos y debates que llegan a todos los sectores de la sociedad. Te invito a pensar sobre esto.
