Investigadores del Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos (ICNS) de la Universidad de Western Sydney han anunciado el primer supercomputador del mundo capaz de simular redes a la escala del cerebro humano.
Denominado DeepSouth, utiliza un sistema neuromórfico que imita procesos biológicos, empleando hardware para emular eficientemente grandes redes de neuronas pico a una velocidad de 228 billones de operaciones sinápticas por segundo, rivalizando con la tasa estimada de operaciones en el cerebro humano.
El director de ICNS, el Profesor André van Schaik, destaca que DeepSouth se diferencia de otros supercomputadores al estar diseñado específicamente para operar como redes de neuronas, consumiendo menos energía y permitiendo mayores eficiencias en comparación con supercomputadores optimizados para cargas de cómputo más tradicionales y exigentes en energía.
Según el Profesor van Schaik, este avance en la comprensión de cómo funciona el cerebro mediante la simulación de redes neuronales a gran escala impulsará aplicaciones de cómputo a escala cerebral en diversos campos, como la detección, biomedicina, robótica, espacio y aplicaciones de inteligencia artificial a gran escala.
La colaboración entre el equipo de ICNS de la Universidad de Western Sydney y socios en el campo neuromórfico, incluyendo a investigadores de la Universidad de Sydney, Universidad de Melbourne y Universidad de Aachen en Alemania, fue fundamental para el éxito del proyecto.
DeepSouth, cuyo nombre rinde homenaje al sistema TrueNorth de IBM y al pionero Deep Blue, se ubicará en la Universidad de Western Sydney, contribuyendo al desarrollo de la región como un centro tecnológico de vanguardia. Está programado que DeepSouth esté operativo para abril de 2024.
Beneficios Clave de DeepSouth:
- Procesamiento Paralelo Súper Rápido a Gran Escala con Menor Consumo de Energía: DeepSouth puede procesar cantidades masivas de datos rápidamente con mucha menos energía en comparación con otros supercomputadores, imitando la eficiencia del cerebro humano.
- Escalabilidad: El sistema es escalable, permitiendo la adición de más hardware para crear un sistema más grande o reducirlo para aplicaciones portátiles o más rentables.
- Reconfigurable: Utiliza Field Programmable Gate Arrays (FPGA) que facilitan la reprogramación del hardware, superando limitaciones de otros sistemas neuromórficos al permitir la adición de nuevos modelos de neuronas, esquemas de conectividad y reglas de aprendizaje.
- Disponibilidad Comercial: Al aprovechar hardware comercialmente disponible, se garantiza la mejora continua del hardware, superando limitaciones de sistemas neuromórficos con hardware personalizado.
- Inteligencia Artificial: Al imitar el cerebro, se espera crear formas más eficientes de llevar a cabo procesos de inteligencia artificial en comparación con los modelos actuales.
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