Pablo Javier PiacenteUn nuevo sistema creado por investigadores británicos permite potenciar a los ordenadores personales para brindarles la misma capacidad que los superordenadores.
Consigue esta proeza tecnológica a un valor mucho más accesible que el requerido para adquirir uno de estos enormes equipos, que en la actualidad se encuentran solamente al alcance de grandes empresas y organizaciones.
La innovación, desarrollada por investigadores de la Universidad de Sussex, en el Reino Unido, permitiría que un único ordenador personal adquiera la capacidad de simular modelos cerebrales de tamaño casi ilimitado.
De acuerdo a un comunicado, los científicos emplearon las últimas Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU), que pueden hallarse en el mercado, para dar forma a la nueva tecnología.
Una nueva era
Los superordenadores de formato tradicional y los ordenadores cuánticos prometen revolucionar a la informática en las próximas décadas.
Con capacidades y velocidades de cálculo inimaginables en el marco de la tecnología actual, permitirán la llegada de una nueva era en el campo de la información, relanzando a su vez el desarrollo de otros sectores relacionados como la Inteligencia Artificial, la robótica o la biotecnología.
Por ejemplo, los superordenadores más avanzados logran procesar actualmente más de 400 billones de cálculos por segundo.
Según el trabajo de los científicos británicos, la nueva tecnología podría permitir que un ordenador convencional alcance un rendimiento equivalente sin requerir estructuras de gran tamaño.
Estos nuevos “superordenadores caseros” tendrían una capacidad prácticamente ilimitada para simular redes neuronales de máxima complejidad, por ejemplo para ejecutar las simulaciones de cerebros de mamíferos que se emplean en diferentes estudios en el área de las neurociencias.
En la investigación, que fue publicada en la revista Nature Computational Science, los expertos destacaron que la nueva tecnología podrá hacer viables nuevas investigaciones sobre simulación cerebral a gran escala, por ejemplo, las orientadas al avance en la comprensión y el tratamiento de trastornos neurológicos.
Redes neuronales
La innovación se basa en modelos previos, como los trabajos del investigador estadounidense Eugene Izhikevich, quien desarrolló un método similar para la simulación cerebral a gran escala en 2006, pero con las limitaciones de los ordenadores disponibles en ese momento.
Ahora, los investigadores británicos utilizaron un esquema similar en una GPU moderna instalada en un ordenador casero, desarrollando un modelo de la corteza visual de un mono macaco. Hasta el momento, una red neuronal de esta complejidad solamente podía ejecutarse en un gigantesco superordenador.
El nuevo desarrollo no solamente equipara el rendimiento de los superordenadores, sino que además supera a algunos de ellos hasta en un 35%, tanto en cuanto al tiempo de iniciación como de respuesta en los cálculos realizados.
Al mismo tiempo, la solución creada requiere 10 veces menos energía que un superordenador, generando así una ventaja en el campo de la sostenibilidad ambiental.
Gran oportunidad
Teniendo en cuenta que las simulaciones a gran escala de modelos de redes neuronales son una herramienta importante para mejorar nuestra comprensión de la dinámica y las funciones cerebrales, esta nueva tecnología supone una gran oportunidad para que investigadores, docentes y estudiantes pueden emplear las tecnologías de avanzada en sus mesas de trabajo.
Al mismo tiempo, los especialistas sostienen que la disponibilidad de una mayor capacidad de procesamiento en los ordenadores caseros podrá despertar la curiosidad y el interés sobre estos temas en el público en general.
El profesor Nowotny, profesor de informática en la Universidad de Sussex, explica al respecto que «esta investigación es un cambio de juego para los investigadores de neurociencia computacional e inteligencia artificial, ya que ahora pueden simular circuitos cerebrales en sus estaciones de trabajo locales, al mismo tiempo que permite a las personas ajenas a la academia convertir su PC de juegos en una supercomputadora y ejecutar grandes redes neuronales».
Referencia
Larger GPU-accelerated brain simulations with procedural connectivity. Knight, J.C., Nowotny, T. Nature Computational Science (2021).DOI:https://doi.org/10.1038/s43588-020-00022-7
Foto: @awmleer en Unsplash.
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