Investigadores del Technion desarrollaron una computadora con «cerebro» que, gracias a sistemas de Inteligencia Artificial, es capaz de reconocer textos manuscritos.
En colaboración con la compañía Tower Semiconductor, el profesor Shahar Kvatinsky y su equipo en la universidad israelí diseñaron y construyeron un chip de computadora que, como un cerebro orgánico, hace todo: almacena la información y la procesa.
¿Por qué es esto tan importante? Porque desde que se convirtieron en parte de nuestras vidas, hace unos 80 años, las computadoras se han vuelto más rápidas y pequeñas, pero su arquitectura básica no ha cambiado.
Todavía hay una parte que almacena información, la memoria (por ejemplo, RAM, disco duro), y otra parte que procesa información, la CPU o el procesador.
Ahora, Kvatinsky presentó una alternativa. Reuniendo las funcionalidades de «pensar» y «recordar» en una sola unidad, construyó una red neuronal directamente en el hardware de un chip y, como prueba de concepto, le enseñó a reconocer textos escritos a mano.
«Nos gusta describir a las computadoras como un ‘cerebro’, pero un hardware para almacenar información y otro, completamente separado, para usarla, no es la forma en que funciona un cerebro orgánico», destacó Kvatinsky.
El laboratorio del experto del Technion desarrolla hardware neuromórfico, es decir, circuitos electrónicos inspirados en arquitecturas neurobiológicas presentes en el sistema nervioso.
Las redes neuronales artificiales «aprenden» de manera similar a los cerebros vivos
La idea de tales computadoras surgió por primera vez en la década del ’80 en el California Institute of Technology, pero son los desarrollos tecnológicos modernos los que permitieron avances considerables en ese campo.
El chip diseñado por el equipo de Kvatinsky es solo de hardware, lo que significa que su programación no está separada, está integrado en el microprocesador.
Lo que hace este chip -dijeron los voceros del Technion- es aprender. En este caso específico, aprender a reconocer escritura a mano, una hazaña lograda a través de algoritmos de «deep-belief» o «creencia profunda», una sofisticada variedad de red neuronal para computadoras.
(A diferencia de la mayoría de los chips neuromórficos investigados en estos días, que utilizan tecnologías emergentes no convencionales, este chip se basa en tecnología comercial disponible en las fundiciones de Tower Semiconductor).
Cuando se le presentaron múltiples ejemplos escritos a mano del mismo texto, el chip desarrollado en el Technion «aprendió» cuál es cuál y logró un 97 por ciento de precisión en el reconocimiento, y encima con un consumo de energía extremadamente bajo.
Las redes neuronales artificiales, explicaron desde Haifa, donde tiene su sede el Technion, «aprenden» de manera similar a los cerebros vivos: se les presentan ejemplos (de textos escritos a mano, en este estudio) y «descubren» por sí mismos los elementos que hacen que sean diferentes pero similares.
En el Technion, afirmaron, se pueden «reimaginar» los productos «desde cero»
Al implementar la red neuronal como hardware, el proceso de aprendizaje fortalece la conductividad de algunos nodos. Esto es muy similar a cómo, cuando aprendemos, se fortalecen las conexiones entre las neuronas de nuestro cerebro.
La universidad estimó que existen «innumerables usos potenciales» para este tipo de microprocesadores.
Por ejemplo, dijo Kvatinsky, el chip podría incorporarse en el sensor de la cámara de los teléfonos inteligentes, eliminando la conversión de datos analógicos en digitales, un paso que todos estos dispositivos realizan antes de aplicar cualquier forma de mejora a la imagen.
Pero todo el procesamiento, explicó, podría realizarse directamente en la imagen sin procesar antes de que se almacene en forma digital comprimida.
«Las empresas comerciales están en una carrera constante para mejorar su producto -añadió Kvatinsky-, no pueden darse el lujo de volver a la mesa de diseño y reimaginar el producto desde cero».
En cambio, concluyó, «esa es una ventaja que tiene la academia: podemos desarrollar un nuevo concepto que creemos que podría ser mejor y lanzarlo cuando pueda competir con lo que ya está en el mercado».
Para conocer los resultados del estudio sobre la computadora con «cerebro» realizado por el profesor Kvatinsy y su equipo, que fueron publicados en inglés en la revista especializada Nature Electronics, puede hacer click aquí.
