Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha desarrollado una placa que contiene un circuito, "NeuroCore", que consta de 16 fichas que, en conjunto, pueden simular 1.000.000 neuronas y billones de conexiones sinápticas. Estos chips fueron diseñados para lograr una altísima eficiencia energética, con el fin de permitir ciertas sinapsis y compartir circuitos de hardware. El resultado fue un Neurogrid, un dispositivo del tamaño de un iPad que puede simular órdenes de neuronas y sinapsis de mayor magnitud que otros dispositivos que imitan al cerebro; este tiene la capacidad necesaria para dirigir una Tablet o una PC.
Su gran velocidad y bajo consumo de energía hacen que el Neurogrid sea ideal para algo más que modelar el cerebro humano, informan. Los investigadores están trabajando con otros científicos de Stanford para desarrollar prótesis para personas con parálisis que serían controlados por este Neurocore.
Lo que se había logrado hasta ahora está todavía muy lejos de reproducir toda la capacidad del cerebro. A pesar de su gran sofisticación, los ordenadores son equipos muy inferiores. Por ejemplo, una modesta corteza de ratón opera 9.000 veces más rápido que un simulador de funciones de un ordenador personal. Y no sólo es cuestión de lentitud, sino que consume 40 mil veces más energía para funcionar, dijeron los investigadores.
Por el momento, la programación de estos dispositivos requiere un alto conocimiento del funcionamiento del cerebro, razón por la cual los investigadores se han centrado en el desarrollo de un “neurocompilador” que facilite su uso. No será necesario saber nada acerca de las sinapsis y las neuronas a poder usarlo.
Con este nuevo circuito desarrollo e inspirado en el cerebro humano, los científicos de Stanford han abierto nuevas fronteras en la robótica y la informática.
En este prototipo se trabajó durante cinco años. Los próximos pasos serán la reducción de los costos y la creación de software compilador que permita a los ingenieros y científicos de la computación, sin conocimientos de la neurociencia, resolver problemas y, sobre todo, lograr el control de un robot humanoide, utilizando Neurogrid.