IBM insiste en imitar al cerebro a través de la tecnología

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El Gigante Azul ha firmado un acuerdo de 1 millón de dólares con el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, permitiéndole utilizar su plataforma de supercomputación basada en el procesador TrueNorth.

Hace tiempo ya que IBM trabaja en el desarrollo de una arquitectura de programación que está inspirada en el cerebro humano. Y ahora ha dado un paso más para aprovechar su potencial. El Gigante Azul ha firmado un contrato valorado en 1 millón de dólares con el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL por sus siglas en inglés), que permitirá a este último trabajar con su sistema de supercomputación para aprendizaje profundo.

La intención del LLNL es avanzar en temas de seguridad que preocupan a la Administración Nacional de Seguridad Nuclear (NNSA, también por sus siglas en inglés) de los Estados Unidos.

En virtud del acuerdo, IBM cederá un sistema compuesto por 16 chips TrueNorth. Esto es lo mismo que decir un equivalente a 16 millones de neuronas y 4.000 millones de sinapsis que sólo consumen 2,5 vatios. O, en palabras de la propia IBM, la misma energía que requiere la batería de un audífono. Se contempla la recepción de un ecosistema con el que programar máquinas que se comporten de forma similar al cerebro, sin consumir demasiado. Y también la colaboración de los informáticos del LLNL con los miembros de IBM Research y el Departamento de Energía norteamericano.

“Entregar esta plataforma de computación avanzada representa un importante hito a medida que entramos en la nueva era de la computación cognitiva“, ha declarado Dharmendra S. Modha, director científico de Brain-inspired Computing en IBM Research, que ha querido recordar que, “antes del diseño y la fabricación, simulamos el procesador IBM TrueNorth utilizando la supercomputadora Sequoia de LLNL”.

Ahora su “colaboración va a expandir los límites de la computación inspirada en el cerebro, habilitando futuros sistemas que proporcionen capacidad y rendimiento sin precedentes, al tiempo que se minimizan los costes de capital, operación y programación”, dice Modha. Todo ello “manteniendo nuestra nación en la vanguardia de la ciencia y la tecnología”. Por su parte, el director asociado adjunto del LLNL para Data Science, Jim Brase, habla de las posibilidades que nacen con “la computación neuromórfica” y subraya que “la inteligencia que éstas permitirán a las máquinas cambiará la forma en la que hacemos ciencia”.

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