Usando 16 chips, emulando 1 millón de neuronas, el sistema Neurogrid busca comprender más nuestro cerebro y copiar algo de sus estrategias para ser energéticamente eficiente.
Un ordenador personal no es solo más lento, sino que emplea 40.000 veces más energía para funcionar, escribe Kwabena Boahen, profesor adjunto de Bioingeniería en Stanford, en un artículo publicado en 'Proceedings of the IEEE'.
"Desde la perspectiva del consumo de energía, el cerebro es difícil de igualar", explica Boahen, cuyo artículo analiza cómo los investigadores neuromórficos en Estados Unidos y Europa están utilizando el silicio y 'software' para construir sistemas electrónicos que imitan a las neuronas y las sinapsis.
"Ahora mismo, es necesario saber cómo funciona el cerebro para poder programar el dispositivo. Nuestro próximo objetivo es, precisamente, crear un neurocompilador que permita a un programador trabajar con un código más convencional sin tener que saber sobre sinapsis y neuronas", explica Boahen.
La arquitectura que simula el cerebro de Neurogrid no es casual. Su primer objetivo es convertirse en el controlador de una nueva generación de implantes robóticos para personas que sufren de parálisis. En el futuro, sin embargo, podría servir para aplicaciones más convencionales.