Los sistemas de computación neuromórficos buscan imitar las funciones del cerebro, con el objetivo final de igualar —o incluso superar— las capacidades de la mente humana. Esto supone desde utilizar programas de software para procesar información de la misma manera que lo hacen los seres vivos, hasta intentar conseguir el mix entre bajo consumo de energía y alto rendimiento del cerebro mediante el uso de arquitecturas de hardware radicalmente nuevas, incluyendo componentes novedosos como los memristores (un nano componente básico de la electrónica que se comporta como neuronas).
¿Qué problemas de negocio puede resolver?
“El enorme potencial de la IA es cada día más evidente y una de las principales preocupaciones en este campo es que la inteligencia flexible, tal como la entendemos, no se adapta bien al sistema binario que utilizan los ordenadores y, en consecuencia, es ineficiente”, explica Dina Brozzetti, directora general del área de Productos y Tecnología de PwC Estados Unidos. “Si la IA pudiera aprender de verdad y evolucionar en su comprensión del mundo sin programación previa, como nosotros, pero con los mismos bajos costes de energía -el cerebro humano utiliza aproximadamente la misma energía que una bombilla de 20 vatios para hacer cálculos que un superordenador tendría dificultades para realizar-, entonces estaríamos ante la transformación más radical en ámbito de la informática desde el paso de la primera (tubos de vacío) a la segunda generación de ordenadores (transistores)”.
Más allá de las aplicaciones específicas para la IA y el aprendizaje automático específicamente, la computación neuromórfica tiene implicaciones para cualquier relación intelectual entre humanos y máquinas, particularmente en el análisis de datos y en la investigación y desarrollo, así como en el Internet de las Cosas, las ciudades inteligentes, los vehículos autónomos, el procesamiento sensorial, la gestión industrial y más. Este amplio potencial de aplicaciones es la razón por la que en 2023, PwC incluyó la computación neuromórfica como una de las Ocho Tecnologías Esenciales emergentes.
¿Cómo crea valor?
Los ordenadores actuales están limitados por su configuración interna: un transistor básicamente sólo dispone de dos conexiones. Pero una neurona se conecta a miles de otras neuronas al mismo tiempo. Además, en lugar del enfoque binario de encendido-apagado de los sistemas digitales actuales, las neuronas responden tanto a la cantidad como a la duración de las señales que reciben, lo que les permite procesar mucha más información con mucho menos consumo de energía. “Esto reducirá enormemente los costes de IT y nos ayudará a combatir el cambio climático al reducir el uso de energía”, dice Scott Likens, líder global de IA y Tecnologías Innovadoras en PwC Estados Unidos.
Hay desafíos: los científicos aún están tratando de entender incluso los cerebros de animales simples, y los memristores son más una idea que una realidad. Sin embargo, la aplicación de los principios neuromórficos en software y hardware ya ha llevado a avances impresionantes, como el SpikeGPT de UC Santa Cruz, una red neuronal que usa 22 veces menos energía que los sistemas comparables. Los sistemas neuromórficos también pueden mejorar por sí mismos a través de la evolución, como lo hacen los seres vivos, lo que podría generar grandes adelantos en muchos campos de investigación y desarrollo.
“Si logramos un avance que sea escalable, los procesadores neuromórficos podrían dar lugar a un sinfín de nuevas aplicaciones y realmente integrar la IA en nuestras vidas”, dice Likens. “Algo del tamaño de tu móvil podría realizar tareas que ahora requieren un superordenador y permitir nuevas formas de IA que harían que los modelos actuales parezcan lentos y limitados en comparación”.
¿Quién debería estar atento?
Cualquier actividad que implique el procesamiento de información en el que las neuronas todavía superan a los chips de silicio podrían verse afectadas en última instancia si la computación neuromórfica despega. Los departamentos de innovación de compañías de tecnología en general, y de tecnología médica, en particular, los de las compañías de transporte y logística, ingeniería y construcción, automoción, química, farmacéutica y ciencias de la vida, deberían estar al tanto de los avances en caso de que se produzcan. La omnipresencia de la tecnología digital significa que directivos como los CTO, CISO y COO de todos los sectores deben ser conscientes del potencial de la computación neuromórfica para alterar radicalmente las capacidades de la informática.
¿Cómo pueden prepararse las empresas?
“Este campo está todavía reservado en gran medida para los laboratorios de I+D académicos y de grandes corporaciones”, afirma Brozzetti, así que primero, encarga a un equipo la tarea de actualizar los conocimientos de tu empresa, investigar posibles aplicaciones en tu industria y decidir si tiene sentido invertir en investigación interna o colaborar con socios externos. Conéctate con los investigadores para ayudar a fortalecer estos esfuerzos y encontrar formas de colaborar para aprovechar los beneficios potenciales pronto.” Llegados a este punto, puede que sea posible identificar posibles casos de uso -por ejemplo, la integración en un producto ya existente- e incluirlos en la hoja de ruta de desarrollo de otros productos a largo plazo”.