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Nueva forma de memoria podría hacer avanzar las computadoras inspiradas en el cerebro
Una nueva forma de memoria informática podría ayudar a las máquinas a igualar las capacidades del cerebro humano cuando se trata de tareas como la interpretación de imágenes o secuencias de video.
Un chip de memoria de cambio de fase que aprende a reconocer números escritos a mano mediante la simulación de una red de neuronas se prueba en el Centro de Investigación Almaden de IBM cerca de San José, California.
Los investigadores de IBM utilizaron lo que se conoce como memoria de cambio de fase para construir un dispositivo que procesa datos de una manera inspirada en el funcionamiento de un cerebro biológico. Utilizando un prototipo de chip de memoria de cambio de fase, los investigadores configuraron el sistema para que actuara como una red de 913 neuronas con 165.000 conexiones, o sinapsis, entre ellas. La fuerza de esas conexiones cambia a medida que el chip procesa los datos entrantes, alterando la forma en que las neuronas virtuales se influyen entre sí. Al explotar esa propiedad, los investigadores lograron que el sistema aprendiera a reconocer números escritos a mano.
Se espera que la memoria de cambio de fase llegue al mercado en los próximos años. Puede escribir información más rápidamente y empaquetarla más densamente que la memoria que se usa en las computadoras hoy en día (consulte Una vista previa de las unidades de disco del futuro). Un chip de memoria de cambio de fase consta de una cuadrícula de celdas que pueden cambiar entre dos estados para representar un bit de información digital: un 1 o un 0 . En el sistema experimental de IBM, cada sinapsis está representada por un par de celdas de memoria que trabajan juntas.
Los informáticos han estado trabajando durante algún tiempo en chips que imitan toscamente las neuronas y las sinapsis. Tales diseños neuromórficos son radicalmente diferentes de los chips que usamos hoy. Pero prometen hacer computadoras que sean eficientes en tareas que las computadoras normalmente encuentran desafiantes, como aprender de la experiencia o comprender videos (ver Thinking in Silicon).
A principios de este año, IBM anunció el chip neuromórfico más complejo hasta la fecha (consulte El chip de IBM procesa datos de manera similar a como lo hace su cerebro). Se hizo usando las técnicas y componentes usados para construir procesadores de teléfonos inteligentes.
El sistema experimental anunciado por los investigadores de IBM esta semana es mucho menos potente que ese chip. Pero el hecho de que las 165.000 sinapsis del nuevo sistema se realicen utilizando memoria de cambio de fase es significativo, dice Geoff Burr, investigador del Centro de Investigación Almaden de IBM en San José, California.
Se cree que la memoria de cambio de fase se adapta particularmente bien a los sistemas informáticos neuromórficos porque almacena datos de manera muy densa, lo que hace posible crear sistemas inspirados en el cerebro con muchas más sinapsis, dice Burr. La memoria de cambio de fase también es más sencilla de reprogramar. Eso lo hace práctico para construir un sistema neuromórfico que pueda aprender ajustando su comportamiento a medida que recibe nuevos datos.
Los esfuerzos previos en el uso de la memoria de cambio de fase para construir sistemas neuromórficos han sido modestos, con 100 sinapsis o menos, dice Burr. El nuevo sistema, construido con colegas de IBM y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang, en Corea, tiene más de 1000 veces ese tamaño. Un documento sobre sus resultados fue presentado en la Reunión Internacional de Dispositivos Electrónicos en San Francisco a principios de este mes.
El equipo pudo crear un sistema mucho más grande porque desarrolló técnicas para medir y compensar la variabilidad natural en el rendimiento de cada unidad de memoria de cambio de fase. Una variabilidad similar afecta a los chips de memoria convencionales en nuestros teléfonos y computadoras hoy en día, pero los métodos de verificación de errores son más avanzados para esos dispositivos.
Después de mostrar 5000 imágenes etiquetadas de dígitos escritos a mano de un conjunto de datos estandarizados, el chip de los investigadores pudo reconocer dígitos escritos a mano que nunca antes había visto con una precisión del 82 por ciento. Burr dice que una modificación reciente en los métodos de compensación de errores de su equipo debería permitir que la precisión aumente hasta cerca del 99 por ciento.
Eugenio Culurciello , profesor de la Universidad de Purdue que trabaja en diseños de chips neuromórficos, dice que la memoria de cambio de fase podría mejorar los diseños neuromórficos de maneras interesantes. Sin embargo, señala que los ingenieros se encuentran en las primeras etapas de comprensión de cómo crear chips de estilo cerebro. Estas cosas todavía son un poco exóticas, dice.