IBM Research crea nueva fundación para programar chips SyNAPSE

Podría impulsar una nueva generación de redes de sensores inteligentes que emulen la capacidad cerebral de percepción, acción y conocimiento.

(Crédito: IBM Research)

(Crédito: IBM Research)

Científicos de IBM dieron a conocer en agosto 8 un novedoso software de ecosistema diseñado para programar chips de silicio que tienen una arquitectura inspirada en el reducido en el bajo consumo de energía y volumen compacto del cerebro.

Esta tecnología podría impulsar una nueva generación de redes de sensores inteligentes que emulen la capacidad cerebral de percepción, acción y conocimiento.

Dramáticamente distinto del software tradicional, el nuevo modelo de programación de IBM rompe con el molde de operación secuencial sobre la que se construye toda arquitectura Neumann y las computadoras.

En su lugar, el nuevo modelo está conformado por una nueva clase de arquitectura computacional cognoscitiva distribuida, altamente interconectada, asíncrona, paralela y de gran escala.

“Las arquitecturas y los programas están cerradamente interconectados y la nueva arquitectura necesita un nuevo paradigma de programación”, indicó el Dr. Dharmendra S. Modha, Director de Investigación de IBM Research.

“Estamos trabajando en la creación de un FORTRAN (una lengua pionera de computación) para chips de computación sináptica. Al mismo tiempo que complementa las computadoras actuales, empujará hacia el centro una capacidad tecnológica fundamentalmente nueva en términos de programación y aplicación de sistemas emergentes de aprendizaje”.

Para hacer avanzar y habilitar este nuevo ecosistema, los investigadores de IBM implementaron los siguientes avances que soporta todos los aspectos del ciclo de programación desde el diseño hasta el desarrollo, depuración e implementación:

  • Simulador: Software funcional multi-hilos, masivamente paralelo y altamente escalable, simulador de una arquitectura computacional de conocimiento que consiste de una red de cores neurosinápticos.
  • Modelo Neuronal: Modelo neuronal enriquecido simple, digital y altamente parametrizado, que forma una unidad de procesamiento de información fundamental similar a los cálculos cerebrales que respalda un amplio rango de cálculos neurales estocásticos y determinísticos, códigos y comportamientos. Una red de tales neuronas puede sentir, recordar y actuar en una gran variedad de estímulos ambientales multimodales espacio- temporales.
  • Modelo de Programación: Descripción de alto nivel de un “programa” que se basa en bloques de construcción reusables llamados “corelets“. Cada corelet representa un plano completo dentro de la red de cores neurosinápticos que especifica una función de nivel base. El funcionamiento interno de un corelet está escondido por lo que sólo quedan expuestos al programador sus entradas y salidas, que podrán concentrarse en lo que el corelet hace en lugar de cómo lo hace. Los corelets pueden combinarse para formar nuevos corelets, más grandes y más complejos, o tienen funcionalidad adicional.
  • Biblioteca: Un sistema cognitivo almacena diseños e implementaciones de algoritmos y aplicaciones de gran escala, consistentes y parametrizados que se enlazan con sensores y actuadores masivamente en paralelo, multi-modales y espacio-temporales, que funcionan juntos en tiempo real. En menos de un año, los investigadores de IBM han diseñado y almacenado más de 150 corelets en la biblioteca del programa.
  • Laboratorio: Un nuevo curriculum de novedosa enseñanza expande arquitectura, especificación neuronal, simulador del chip, lenguaje de programación, biblioteca de aplicaciones y modelos de prototipos de diseño. También incluye un ambiente de software end-to-end que pude utilizarse para crear corelets, acceso a la biblioteca, experimentar con una gran variedad de programas en el simulador, conectar salidas y entradas a sensores o actuadores, construir sistemas y visualizar o depurar los resultados.

Estas innovaciones se están presentando en The International Joint Conference on Neural Networks, en Dallas, Texas.

Abriendo el camino para SyNAPSE

Los modernos sistemas de computación fueron diseñados hace décadas para realizar procesamiento secuencial de acuerdo a un programa pre-definido. Aunque los equipos son rápidos y precisos al “devorar números”, el diseño de las computadores actuales está limitado por el consumo de poder y su tamaño, y reduce su efectividad operativa cuando se aplica a procesamiento en tiempo real de grandes cantidades de información análoga y voluminosa, generada por el mundo que nos rodea.

En contraste, el cerebro –que opera significativamente en comparación más lento y con menos precisión– tiene un rendimiento excelente en tareas de reconocimiento, interpretación y actúa sobre esos patrones, mientras que consume el mismo poder que un bulbo de 20 watts y ocupa el volumen de una botella de dos litros.

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