{"id":25216,"date":"2021-11-10T10:04:56","date_gmt":"2021-11-10T16:04:56","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25216"},"modified":"2021-11-10T10:04:56","modified_gmt":"2021-11-10T16:04:56","slug":"el-nuevo-chip-neuromorfico-de-spiking-podria-marcar-el-comienzo-de-una-era-de-inteligencia-artificial-altamente-eficiente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/el-nuevo-chip-neuromorfico-de-spiking-podria-marcar-el-comienzo-de-una-era-de-inteligencia-artificial-altamente-eficiente\/","title":{"rendered":"El nuevo chip neurom\u00f3rfico de Spiking podr\u00eda marcar el comienzo de una era de inteligencia artificial altamente eficiente"},"content":{"rendered":"

Cuando se trata de computaci\u00f3n cerebral, el tiempo lo es todo.\u00a0As\u00ed es como las neuronas se conectan a los circuitos.\u00a0Es la forma en que estos circuitos procesan datos altamente complejos, lo que lleva a acciones que pueden significar vida o muerte.\u00a0As\u00ed es como nuestros cerebros pueden tomar decisiones en una fracci\u00f3n de segundo, incluso cuando se enfrentan a circunstancias completamente nuevas.\u00a0Y lo hacemos sin fre\u00edr el cerebro por un consumo energ\u00e9tico excesivo.<\/span><\/p>\n

Parafraseando, el cerebro es un excelente ejemplo de una computadora extremadamente poderosa para imitar, y los cient\u00edficos e ingenieros inform\u00e1ticos han dado los primeros pasos para lograrlo.\u00a0El campo de la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica busca recrear la arquitectura del cerebro y las capacidades de procesamiento de datos con nuevos chips de hardware y algoritmos de software.\u00a0Puede ser un camino hacia la verdadera\u00a0inteligencia artificial<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Pero falta un elemento crucial.\u00a0La mayor\u00eda de los algoritmos que alimentan chips neurom\u00f3rficos solo se preocupan por la contribuci\u00f3n de cada neurona artificial, es decir, con qu\u00e9 fuerza se conectan entre s\u00ed, lo que se denomina “peso sin\u00e1ptico”.\u00a0Lo que falta, pero equivalente al funcionamiento interno de nuestro cerebro, es el tiempo.<\/span><\/p>\n

Este mes, un equipo afiliado al Human Brain Project, el esfuerzo insignia de la neurociencia de big data de la Uni\u00f3n Europea, agreg\u00f3\u00a0el elemento del tiempo<\/a>\u00a0a un algoritmo neurom\u00f3rfico.\u00a0Luego, los resultados se implementaron en hardware f\u00edsico, la\u00a0plataforma neurom\u00f3rfica\u00a0BrainScaleS-2, y se compararon con las<\/a>\u00a0GPU de \u00faltima generaci\u00f3n y las soluciones neurom\u00f3rficas convencionales.<\/span><\/p>\n

“En comparaci\u00f3n con las redes neuronales abstractas utilizadas en el aprendizaje profundo, los arquetipos m\u00e1s biol\u00f3gicos … todav\u00eda se quedan atr\u00e1s en t\u00e9rminos de rendimiento y escalabilidad” debido a su complejidad inherente, dijeron los autores.<\/span><\/p>\n

En varias pruebas, el algoritmo se compar\u00f3 “favorablemente, en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n, latencia y eficiencia energ\u00e9tica” en una prueba de referencia est\u00e1ndar,\u00a0dijo la<\/a>\u00a0Dra. Charlotte Frenkel de la Universidad de Zurich y ETH Zurich en Suiza, que no particip\u00f3 en el estudio. .\u00a0Al agregar un componente temporal a la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica, podr\u00edamos marcar el comienzo de una nueva era de IA altamente eficiente que pasa de las tareas de datos est\u00e1ticos, por ejemplo, el reconocimiento de im\u00e1genes, a una que encapsula mejor el tiempo.\u00a0Piense en videos, biose\u00f1ales o habla de cerebro a computadora.<\/span><\/p>\n

Para el autor principal, el Dr. Mihai Petrovici, el potencial va en ambos sentidos.\u00a0\u201cNuestro trabajo no solo es interesante para la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica y el hardware de inspiraci\u00f3n biol\u00f3gica.\u00a0Tambi\u00e9n reconoce la demanda … de transferir los llamados enfoques de aprendizaje profundo a la neurociencia y, por lo tanto, develar a\u00fan m\u00e1s los secretos del cerebro humano \u201d,\u00a0dijo<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Hablemos de picos<\/span><\/h3>\n

En la ra\u00edz del nuevo algoritmo se encuentra un principio fundamental en la computaci\u00f3n cerebral: los picos.<\/span><\/p>\n

Echemos un vistazo a una neurona sumamente abstra\u00edda.\u00a0Es como un rollo de tootsie, con una secci\u00f3n central bulbosa flanqueada por dos envoltorios que se extienden hacia afuera.\u00a0Un lado es la entrada: un \u00e1rbol intrincado que recibe se\u00f1ales de una neurona anterior.\u00a0La otra es la salida, que env\u00eda se\u00f1ales a otras neuronas mediante naves con forma de burbujas llenas de sustancias qu\u00edmicas, que a su vez desencadenan una respuesta el\u00e9ctrica en el extremo receptor.<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed est\u00e1 el quid: para que ocurra toda esta secuencia, la neurona tiene que “dispararse”.\u00a0Si, y solo si, la neurona recibe un nivel de entrada lo suficientemente alto (un mecanismo de reducci\u00f3n de ruido muy bien incorporado), la parte bulbosa generar\u00e1 un pico que recorre los canales de salida para alertar a la siguiente neurona.<\/span><\/p>\n

Pero las neuronas no solo usan un pico para transmitir informaci\u00f3n.\u00a0M\u00e1s bien, aumentan en una secuencia de tiempo.\u00a0Piense en ello como en el c\u00f3digo Morse: el momento en que se produce una explosi\u00f3n el\u00e9ctrica conlleva una gran cantidad de datos.\u00a0Es la base para que las neuronas se conecten a circuitos y jerarqu\u00edas, lo que permite un procesamiento de alta eficiencia energ\u00e9tica.<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 no adoptar la misma estrategia para las computadoras neurom\u00f3rficas?<\/span><\/p>\n

Un chip espartano parecido a un cerebro<\/span><\/h3>\n

En lugar de trazar un mapa de los picos de una sola neurona artificial, una tarea herc\u00falea, el equipo se centr\u00f3 en una \u00fanica m\u00e9trica: cu\u00e1nto tiempo tarda una neurona en activarse.<\/span><\/p>\n

La idea detr\u00e1s del c\u00f3digo de “tiempo hasta el primer pico” es simple: cuanto m\u00e1s tarda una neurona en dispararse, m\u00e1s bajos son sus niveles de actividad.\u00a0En comparaci\u00f3n con el recuento de picos, es una forma extremadamente escasa de codificar la actividad de una neurona, pero tiene ventajas.\u00a0Debido a que solo la latencia hasta la primera vez que se activa una neurona se usa para codificar la activaci\u00f3n, captura la capacidad de respuesta de la neurona sin abrumar a una computadora con demasiados puntos de datos.\u00a0En otras palabras, es r\u00e1pido, energ\u00e9ticamente eficiente y f\u00e1cil.<\/span><\/p>\n

A continuaci\u00f3n, el equipo codific\u00f3 el algoritmo en un chip neurom\u00f3rfico, el\u00a0BrainScaleS-2<\/a>\u00a0, que emula a grandes rasgos “neuronas” simples dentro de su estructura, pero que corre\u00a0m\u00e1s de 1.000 veces m\u00e1s r\u00e1pido<\/a>\u00a0que nuestros cerebros biol\u00f3gicos.\u00a0La plataforma tiene m\u00e1s de 500 neuronas artificiales f\u00edsicas, cada una capaz de recibir 256 entradas a trav\u00e9s de sinapsis configurables, donde las neuronas biol\u00f3gicas intercambian, procesan y almacenan informaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La configuraci\u00f3n es h\u00edbrida.\u00a0El “aprendizaje” se logra en un chip que implementa el algoritmo dependiente del tiempo.\u00a0Sin embargo, cualquier actualizaci\u00f3n del circuito neuronal, es decir, la fuerza con la que una neurona se conecta a otra, se logra a trav\u00e9s de una estaci\u00f3n de trabajo externa, algo que se denomina “entrenamiento in-the-loop”.<\/span><\/p>\n

En una primera prueba, el algoritmo fue desafiado con la tarea “Yin-Yang”, que requiere que el algoritmo analice diferentes \u00e1reas en el s\u00edmbolo oriental tradicional.\u00a0El algoritmo se destac\u00f3, con un promedio de 95 por ciento de precisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

A continuaci\u00f3n, el equipo desafi\u00f3 la configuraci\u00f3n con una tarea cl\u00e1sica de aprendizaje profundo:\u00a0MNIST<\/a>\u00a0, un conjunto de datos de n\u00fameros escritos a mano que revolucion\u00f3 la visi\u00f3n por computadora.\u00a0El algoritmo volvi\u00f3 a sobresalir, con una precisi\u00f3n de casi el 97 por ciento.\u00a0A\u00fan m\u00e1s impresionante, el sistema BrainScaleS-2 tard\u00f3 menos de un segundo en clasificar 10,000 muestras de prueba, con un consumo de energ\u00eda relativo extremadamente bajo.<\/span><\/p>\n

Al poner estos resultados en contexto, el equipo compar\u00f3 a continuaci\u00f3n el rendimiento de BrainScaleS-2, armado con el nuevo algoritmo, con plataformas comerciales y otras plataformas neurom\u00f3rficas.\u00a0Tome\u00a0SpiNNaker<\/a>\u00a0, una arquitectura masiva distribuida en paralelo que tambi\u00e9n imita la computaci\u00f3n neuronal y los picos.\u00a0El nuevo algoritmo fue m\u00e1s de 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido en el reconocimiento de im\u00e1genes y consumi\u00f3 solo una fracci\u00f3n de la energ\u00eda que consume SpiNNaker.\u00a0Se observaron resultados similares con True North, el chip neurom\u00f3rfico precursor de IBM.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 sigue?<\/span><\/h3>\n

Las dos funciones inform\u00e1ticas m\u00e1s valiosas del cerebro, la eficiencia energ\u00e9tica y el procesamiento en paralelo, est\u00e1n inspirando ahora en gran medida a la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de chips inform\u00e1ticos.\u00a0\u00bfLa meta?\u00a0Construya m\u00e1quinas que sean tan flexibles y adaptables como nuestros propios cerebros utilizando solo una fracci\u00f3n de la energ\u00eda necesaria para nuestros chips actuales basados \u200b\u200ben silicio.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, en comparaci\u00f3n con el aprendizaje profundo, que se basa en redes neuronales artificiales, las que son biol\u00f3gicamente plausibles han languidecido.\u00a0Parte de esto, explic\u00f3 Frenkel, es la dificultad de \u201cactualizar\u201d estos circuitos a trav\u00e9s del aprendizaje.\u00a0Sin embargo, con BrainScaleS-2 y un toque de datos de tiempo, ahora es posible.<\/span><\/p>\n

Al mismo tiempo, tener un \u00e1rbitro “externo” para actualizar las conexiones sin\u00e1pticas le da a todo el sistema algo de tiempo para respirar.\u00a0El hardware neurom\u00f3rfico, similar al desorden de los c\u00e1lculos de nuestro cerebro, est\u00e1 plagado de desajustes y errores.\u00a0Con el chip y un \u00e1rbitro externo, todo el sistema puede aprender a adaptarse a esta variabilidad y eventualmente compensar, o incluso explotar, sus peculiaridades para un aprendizaje m\u00e1s r\u00e1pido y flexible.<\/span><\/p>\n

Para Frenkel, el poder del algoritmo radica en su escasez.\u00a0El cerebro, explic\u00f3, funciona con c\u00f3digos escasos que “podr\u00edan explicar los tiempos de reacci\u00f3n r\u00e1pidos … como el procesamiento visual”.\u00a0En lugar de activar regiones cerebrales enteras, solo se necesitan unas pocas redes neuronales, como correr por carreteras vac\u00edas en lugar de quedarse atascado en el tr\u00e1fico de la hora punta.<\/span><\/p>\n

A pesar de su poder, el algoritmo todav\u00eda tiene contratiempos.\u00a0Tiene dificultades para interpretar datos est\u00e1ticos, aunque sobresale con las secuencias de tiempo, por ejemplo, el habla o las biose\u00f1ales.\u00a0Pero para Frenkel, es el comienzo de un nuevo marco: la informaci\u00f3n importante puede codificarse con una m\u00e9trica flexible pero simple, y generalizarse para enriquecer el procesamiento de datos basado en el cerebro y la inteligencia artificial con una fracci\u00f3n de los costos tradicionales de energ\u00eda.<\/span><\/p>\n

“[Es] … puede ser un trampol\u00edn importante para aumentar el hardware neurom\u00f3rfico para finalmente demostrar una ventaja competitiva sobre los enfoques de redes neuronales convencionales”, dijo.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de imagen: Clasificaci\u00f3n de puntos de datos en el conjunto de datos Yin-Yang, por G\u00f6ltz y Kriener et al.\u00a0(Heidelberg \/ Berna)<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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