Samsung quiere “copiar y pegar” datos de nuestro cerebro en chips

Ingenieros de Samsung Electronics y científicos de la Universidad de Harvard publicaron un artículo en el que afirman que están trabajando en un método capaz de “copiar y pegar” el mapa de cableado neural del cerebro en chips neuromórficos 3D.

El artículo, publicado en la revista Electrónica de la naturaleza, postula como válido un método para copiar el mapa de conexiones neuronales del cerebro utilizando una revolucionaria matriz de nanoelectrodos -desarrollado por el Dr. Ham y el Dr. Park- y pegue ese mapa en una cuadrícula de memoria 3D.

El cerebro está formado por una gran cantidad de neuronas y su mapa de cableado es responsable de las funciones del cerebro. De esta forma, el conocimiento de este mapa es la clave para realizar ingeniería inversa del cerebro.

Los autores han sido Donhee Ham, miembro del Instituto de Tecnología Avanzada de Samsung (SAIT); Hongkun Park, profesor de la Universidad de Harvard; Sungwoo Hwang, presidente y director ejecutivo de Samsung SDS y Kinam Kim, vicepresidente y director ejecutivo de Samsung Electronics.

Los investigadores que forman parte de este proyecto.  Foto Samsung.

Los investigadores que forman parte de este proyecto. Foto Samsung.

A través de este método, que utiliza el recurso tecnológico de “copiar y pegar”, los autores buscan crear un chip de memoria que contenga rasgos cerebrales que estaban fuera del alcance de la tecnología, como el bajo consumo, la facilidad de aprendizaje, la adaptación al entorno e incluso la autonomía y el procesamiento de la información.

Por lo tanto, cuando surgió la ciencia neuromórfica en la década de 1980, la idea de imitar la estructura y función de las redes neuronales en un circuito integrado de silicio fue algo que se propuso para aplicar ingeniería inversa al cerebro. Pero el objetivo original era tan ambicioso y el proyecto tan adelantado a su tiempo, que se quedó sin campo de investigación.

Y es que incluso a día de hoy, se sabe poco sobre cómo se conectan la gran cantidad de neuronas del cerebro. El objetivo actual de esta investigación es diseñar un chip “inspirado” en el cerebro, en lugar de imitarlo rigurosamente.

La clave es que la matriz de nanoelectrodos, que se puede introducir de manera eficiente en una gran cantidad de neuronas para registrar sus señales eléctricas con gran delicadeza.

La computación neuromórfica busca sintetizar el poder del cerebro dentro de un chip.

Estas grabaciones intracelulares informan el mapa de cableado neural, lo que indica donde las neuronas se enlazan entre sí y la fuerza de estas uniones. Por lo tanto, de estos registros se puede extraer o “copiar” el mapa de cableado neuronal.

Mapa neuronal

El mapa neuronal copiado se puede “pegar” a una red de recuerdos no volátiles -como memorias flash, unidades de estado sólido (SSD) o memorias “nuevas” como acceso aleatorio resistivo (RRAM) – programar cada una de modo que su conductancia represente la fuerza de cada conexión neuronal en el mapa copiado.

Una red de memorias no volátiles, cuando es impulsada directamente por señales grabadas intracelularmente, puede aprender y expresar el mapa de conexiones neuronales.

Es un esquema que descarga directamente el mapa de conexión neuronal del cerebro al chip de memoria.

Un cerebro humano promedio contiene entre 80 y 100 mil millones de neuronas, cada una de las cuales es altamente eficiente. Accenture

Dado que el cerebro humano ha alrededor de 100 mil millones de neuronas y unas mil veces más conexiones sinápticas, el chip neuromórfico definitivo requerirá alrededor de 100 billones de memorias.

La integración de una cantidad tan grande de memorias en un solo chip sería posible gracias a la integración de memorias 3D, una tecnología liderada por Samsung que abrió una nueva era en la industria del almacenamiento.

Aprovechando su experiencia en la fabricación de chips, Samsung planea continuar su investigación en ingeniería neuromórfica, con el fin de promover su liderazgo en el campo de los semiconductores de inteligencia artificial de próxima generación.

SL

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