Después de 12 años de fabricación, la "computadora cerebral" diseñada en la Universidad de Manchester finalmente se enciende. ¿Qué hace esta computadora? ¿Cómo se hace? ¿Y quién es Steve Furber?
Los sistemas de IA se han desarrollado rápidamente en la última década con el uso de aprendizaje profundo, redes neuronales y grandes computadoras para probar y simular neuronas. Pero la IA no es la única área de interés cuando se usan tales técnicas; Los científicos e ingenieros también están interesados en intentar simular el cerebro humano para comprender mejor cómo funciona y por qué.
Simular el cerebro no es una tarea trivial. La complejidad del cerebro humano es difícil de replicar, lo cual es parte de la razón por la cual la computadora SpiNNaker es importante.
Una de las primeras diferencias fundamentales entre el cerebro y las computadoras es cómo funcionan sus "unidades más pequeñas". Las neuronas cerebrales pueden tener múltiples conexiones y reaccionar a los impulsos de diferentes formas. Los transistores informáticos, en comparación, son interruptores que, si bien pueden conectarse a otros transistores, solo pueden tener uno de dos estados.
Las neuronas también pueden forjar enlaces entre otras neuronas y reaccionar a los estímulos de manera diferente (que es una definición de "aprendizaje"), mientras que las conexiones de los transistores son fijas.
Debido a estas diferencias, los científicos tienen que "simular" las neuronas y las conexiones en el software en lugar de en el hardware, lo que afecta gravemente la cantidad de neuronas y enlaces que se pueden simular simultáneamente.
¿Qué pasa con las neuronas de simulación en hardware?
Las neuronas y los transistores tienen poco en común, pero una mejor comparación serían los simples microcontroladores y FPGA; Los microcontroladores son similares a las neuronas en que pueden procesar señales externas rápidamente mientras que son comparativamente simples en arquitectura, mientras que los FPGA proporcionan la capacidad de romper y crear conexiones entre los microcontroladores.
¿Podría la simulación de hardware ser la clave? Un equipo de investigadores cree que sí y ha pasado los últimos 12 años en la idea.
Un equipo de investigación de la Universidad de Manchester ha pasado los últimos 12 años creando una computadora que simulará neuronas y conexiones con el uso de muchos núcleos simples interconectados en un sistema paralelo masivo y la computadora, llamada SpiNNaker, finalmente se encendió.
La computadora de un millón de núcleos está diseñada para simular hasta mil millones de neuronas en tiempo real para permitir que los científicos estudien las redes neuronales y las vías de una manera realista mediante el uso de hardware en lugar de software.
A diferencia de los métodos tradicionales para simular neuronas, SpiNNaker tiene procesadores individuales que simulan hasta 1000 neuronas que transmiten y reciben paquetes pequeños de datos hacia y desde muchas otras neuronas simultáneamente.
El sistema Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) consta de 10 racks de computadora de 19 pulgadas con cada rack que contiene 100,000 núcleos ARM. Esta densidad de núcleo se logra con el uso de un IC personalizado que contiene hasta 18 núcleos. Cada placa en un rack tiene 48 chips, lo que da como resultado que cada placa contenga 864 procesadores.
A diferencia de los sistemas de software típicos, los núcleos se organizan en un patrón hexagonal con transmisión de datos manejada completamente en hardware. Es esta topología la que permite al sistema simular mil millones de neuronas en tiempo real. El sistema utiliza procesadores ARM9 que contienen un total de 7 TB de RAM y 57 K nodos, mientras que cada procesador tiene una memoria SDRAM de 128 MB fuera de la matriz y cada núcleo tiene una memoria de 32 KB y una memoria DTCM de 64 KB con datos estrechamente acoplados.
El sistema SpiNNaker no es solo una computadora que se mantiene en una universidad con fines de prueba; ¡Hay múltiples sistemas SpiNNaker en todo el mundo!
Actualmente, hay hasta 90 máquinas adicionales que se utilizan en aplicaciones de redes neuronales, pero estos sistemas no son tan grandes como la casa de máquinas de un millón de núcleos en la Universidad de Manchester. En su lugar, estos sistemas suelen utilizar una única placa SpiNNaker que contiene 48 procesadores.
Hoy, SpiNNaker finalmente se encendió, poniendo en marcha toda esta extraordinaria investigación y planificación por primera vez.
El proyecto está dirigido por Steve Furber, profesor de ingeniería informática en la Universidad de Manchester. Su importancia en el proyecto es, sin duda, algo más que líder; ¡Steve Furber es uno de los creadores originales del procesador ARM!
Después de completar su educación en la Universidad de Cambridge, Steve Furber se unió a Hermann Hauser y Chris Curry para formar Acorn Computers. Como ingeniero principal de Acorn, fue su trabajo supervisar y diseñar una de las computadoras más influyentes de la historia: la BBC Micro.
Mientras que BBC Micro era aceptable para el uso en la escuela y en el hogar, el mercado comercial era más exigente y Acorn tenía que planificar una computadora que pudiera competir con la serie de máquinas IBM. La investigación y el desarrollo se realizaron para coprocesadores, pero se determinó que las partes disponibles en el mercado se comportaban de manera relativamente similar y no eran adecuadas para los procesos relacionados con gráficos.
Por lo tanto, Steve Furber y Sophie Wilson desarrollaron el procesador ARM, que fue diseñado para simplificar la arquitectura de instrucciones pero poder operar a velocidades más altas. Poco sabía Acorn que su creación del núcleo ARM vería su diseño en la mayoría de las aplicaciones de microcontroladores de hoy.
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