Construyendo un cerebro en un chip de silicio II

Aunque pueda parecer lo contrario, las neuronas son muy lentas, por lo menos en comparación con las computadoras, comenta Thomas Serre, un investigador en neurociencia computacional del MIT. "La razón por la cual las computadoras parecen mucho más lento, es que procesan en serie, mientras que nuestros cerebros funcionan en paralelo".

FACETS no es el unico proyecto en esta dirección. Investigadores de la Universidad de Stanford y la Defense Advanced Research Projects Agency han iniciado recientemente un proyecto similar.

"Donde el proyecto FACETS esta por delante del resto es en el uso de sinapsis complejas", dice Markram. Mientras las neuronas son simples las sinapsis están diseñadas para usar un algoritmo muy potente distribuido - desarrollado por Markram - llamado spike-timing dependent plasticity, que permite que al dispositivo aprender y adaptarse a nuevas situaciones.

La construcción de circuitos tan complejos ha requerido una estrecha colaboración con neurobiólogos, dice Markram. De hecho, el proyecto, cuyo presupuesto actual es de € 10,5 millones ($ EE.UU. 14,1 millones), se basa en las aportaciones de 15 grupos científicos de siete países diferentes. Entre los desafíos que enfrentamos es recrear la estructura tridimensional del cerebro en una pieza 2-D de silicio, dice.

A pesar de los esfuerzos para hacer los chips, biológicamente similares como sea posible, Markram admite que todavía están en muy lejos en comparación con lo que puede lograrse con las simulaciónes.

Debido a esto, Markram duda de que la aproximación por hardwareofrezca mucha información sobre cómo funciona el cerebro.

Por ejemplo, a diferencia de Blue Brain, los investigadores no podrán realizar "in silico" simulaciones de efectos de drogas sobre el cerebro. "Es más bien una plataforma para la inteligencia artificial que para la comprensión biologica", dice.

La gente de FACETS planea ahora ampliar aún más sus chips, conectando una serie de láminas para crear un superchip con un total de mil millones de neuronas y 1013 sinapsis.

Traducido de Technology Review

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