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El robot Slothbot hace monitoreo ambiental basado en su lentitud

Para el monitoreo ambiental, la agricultura de precisión, el mantenimiento de la infraestructura y ciertas aplicaciones de seguridad, una eficiencia lenta y de bajo consumo de energía puede ser mejor que algo rápido, que necesita una recarga continua. Ahí es donde tiene su lugar «SlothBot».

Impulsado por un par de paneles fotovoltaicos y diseñado para permanecer en el dosel del bosque funcionando durante meses, SlothBot (“Robot Perezoso”) se mueve solo cuando es necesario para medir cambios ambientales, como el clima y los factores químicos en el ambiente, que solo se pueden observar con una presencia a largo plazo. El prototipo de prueba del hipereficiente robot, descrito el 21 de mayo en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización (ICRA) en Montreal, pronto se encontrará entre los cables de los árboles en el Jardín Botánico de Atlanta.

«En robótica, parece que siempre estamos presionando por robots más rápidos, más ágiles y más extremos», dijo Magnus Egerstedt, Director de la Escuela de Ingeniería Eléctrica e Informática Steve W. Chaddick en el Instituto de Tecnología de Georgia e investigador principal de Slothbot. “Pero hay muchas aplicaciones donde no hay necesidad de ser rápido. Solo tiene que estar allí, persistiendo durante largos períodos de tiempo, observando lo que está ocurriendo».

Basado en lo que Egerstedt llamó la «teoría de la lentitud», el asistente de investigación graduado Gennaro Notomista diseñó SlothBot junto con su compañero, Yousef Emam, utilizando piezas impresas en 3D para los mecanismos de engranaje y de paso de cable a cable que son necesarios para rastrear a través de una red de cables en los árboles El mayor desafío para un robot de rastreo de cables es cambiar de un cable a otro sin caerse, dijo Notomista.

«El desafío es sujetar suavemente un cable mientras se agarra a otro», dijo. «Es una maniobra difícil y tienes que hacerlo bien para proporcionar una transición a prueba de fallos. Asegurarse de que los traspasos funcionen bien durante largos períodos de tiempo es realmente el mayor desafío».

Mecánicamente, SlothBot consiste en dos cuerpos conectados por una bisagra controlada. Cada cuerpo aloja un motor de accionamiento conectado a una llanta en la que se monta un neumático. El uso de ruedas para la locomoción es simple, eficiente en energía y más seguro que otros tipos de locomoción por cable, según los investigadores.

SlothBot ha operado hasta ahora en una red de cables en el campus de Georgia Tech. A continuación, una nueva carcasa impresa en 3D, que hace que el robot se vea más como un perezoso, protegerá los motores, engranajes, actuadores, cámaras, computadoras y otros componentes de la lluvia y el viento. Eso establecerá las bases para estudios a más largo plazo en el dosel de los árboles en el Jardín Botánico de Atlanta, donde Egerstedt espera que los visitantes vean pronto las condiciones de monitoreo de SlothBot, en el próximo otoño boreal.

El nombre de SlothBot no es una coincidencia. Los perezosos de la vida real son pequeños mamíferos que viven en los doseles de la selva de América del Sur y Central. Se mantienen comiendo hojas de árboles, y estos animales pueden sobrevivir con el equivalente calórico diario de una papa pequeña. Con su metabolismo lento, los perezosos descansan tanto como 22 horas al día y rara vez descienden de los árboles, donde pueden pasar toda su vida.

«La vida de un perezoso es bastante lenta y no hay mucha emoción a nivel diario», dijo Jonathan Pauli, profesor asociado en el Departamento de Ecología de Bosques y Vida Silvestre de la Universidad de Wisconsin-Madison, quien ha consultado con el equipo de Georgia Tech sobre el proyecto. «Lo bueno de una vida llevada con lentitud es que realmente no se necesita mucha energía. Puede tener una larga duración y persistencia en un área limitada, con muy pocas entradas de energía durante un largo tiempo».

Eso es exactamente lo que los investigadores esperan de SlothBot, cuyo desarrollo ha sido financiado por la Oficina de Investigación Naval de los Estados Unidos.

«Hay mucho que no sabemos sobre lo que realmente sucede en áreas densas cubiertas de árboles», dijo Egerstedt. «La mayoría de las veces, SlothBot solo se quedará colgado, y de vez en cuando se moverá a un lugar soleado para recargar la batería».

Los investigadores también esperan probar SlothBot en una plantación de cacao en Costa Rica, que ya es hogar de perezosos reales. «Los cables utilizados para mover el cacao se han convertido en una autopista de perezosos porque a los animales les resulta útil moverse», dijo Egerstedt. «Si todo va bien, desplegaremos SlothBots a lo largo de los cables para monitorear a los perezosos».




Egerstedt es conocido por los algoritmos que manejan enjambres de pequeños robots con ruedas o voladores. Pero durante una visita a Costa Rica, se interesó por los perezosos y comenzó a desarrollar lo que él llama «una teoría de la lentitud» junto con el profesor Ron Arkin en la Escuela de Computación Interactiva de Georgia Tech. La teoría aprovecha los beneficios de la eficiencia energética.

«Si estás haciendo cosas como el monitoreo ambiental, quieres estar en el bosque durante meses», dijo Egerstedt. «Eso cambia tu forma de pensar acerca de los sistemas de control a un alto nivel».

Ya se usan robots voladores para monitoreo ambiental, pero sus necesidades de alta energía implican que no pueden quedarse por mucho tiempo. Los robots con ruedas pueden arreglárselas con menos energía, pero pueden quedar atrapados en el lodo o ser obstaculizados por las raíces de los árboles, y no puede obtener una vista de gran detalle desde el suelo.

«Lo que cuesta energía más que cualquier otra cosa es el movimiento», dijo Egerstedt. “Moverse es mucho más costoso que sentir o pensar. Para los robots ambientales, solo debes moverte cuando es absolutamente necesario. Teníamos que pensar en cómo sería eso».

Para Pauli, que estudia una variedad de vida silvestre, ha sido gratificante trabajar con Egerstedt para ayudar a SlothBot a cobrar vida.

«Es genial ver a un robot inspirado en la biología de los perezosos», dijo. “Ha sido divertido compartir cómo viven los perezosos y otros organismos que viven en estos ecosistemas durante largos períodos de tiempo. Será interesante ver a los robots reflejando lo que vemos en las comunidades ecológicas naturales”.

Esta investigación fue patrocinada por la Oficina de Investigación Naval de los EE. UU. A través de la concesión N00014-15-2115.



Un sistema llamado ‘Neural Lander’ usa IA para aterrizar drones sin problemas

El nuevo sistema emplea una red neuronal profunda para superar el desafío de la turbulencia de efecto suelo

Aterrizar los drones multi-rotor sin problemas es difícil. Una compleja turbulencia es creada por el flujo de aire de cada rotor que rebota del suelo a medida que el suelo crece cada vez más cerca durante un descenso. Esta turbulencia no se comprende bien, ni es fácil de compensar, especialmente en los drones autónomos. Es por eso que a menudo el despegue y el aterrizaje son las dos partes más difíciles del vuelo de un avión no tripulado. Los drones normalmente se tambalean y avanzan con lentitud hasta el aterrizaje, cuando finalmente se corta la energía y se dejan caer la distancia restante al suelo.

En el Centro de Tecnologías y Sistemas Autónomos (CAST – Center for Autonomous Systems and Technologies) de Caltech, los expertos en inteligencia artificial se han unido a expertos en control para desarrollar un sistema que utiliza una red neuronal profunda para ayudar a los drones autónomos a «aprender» cómo aterrizar de forma más segura y rápida, mientras se consume menos energía. El sistema que han creado, denominado «Neural Lander», es un controlador basado en aprendizaje que rastrea la posición y la velocidad del avión no tripulado, y modifica su trayectoria de aterrizaje y la velocidad del rotor para lograr el aterrizaje más suave posible.

«Este proyecto tiene el potencial de ayudar a los drones a volar de manera más suave y segura, especialmente en presencia de ráfagas de viento impredecibles, y consumir menos energía de la batería, ya que los drones pueden aterrizar más rápidamente», dice Soon-Jo Chung, profesor de Aeronáutica de Bren, División de Ingeniería y Ciencias Aplicadas (EAS) e investigador científico en JPL, que Caltech administra para la NASA. El proyecto es una colaboración entre los expertos en inteligencia artificial (AI) de Chung y Caltech, Anima Anandkumar, profesora de informática y ciencias matemáticas, y Yisong Yue, profesora asistente de informática y ciencias matemáticas.

Un documento que describe el Neural Lander se presentó en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE). Los coautores principales del artículo son los estudiantes graduados de Caltech Guanya Shi, cuya investigación de doctorado es supervisada conjuntamente por Chung y Yue, así como Xichen Shi y Michael O’Connell, que son estudiantes de doctorado en el Grupo de Control y Robótica Aeroespacial de Chung.

Las redes neuronales profundas (DNN) son sistemas de IA que se inspiran en sistemas biológicos como el cerebro. La parte «profunda» del nombre se refiere al hecho de que las entradas de datos se mueven a través de múltiples capas, cada una de las cuales procesa la información entrante de una manera diferente para descubrir detalles cada vez más complejos. Los DNN son capaces de aprendizaje automático, lo que los hace ideales para tareas repetitivas.

 

Para asegurarse de que el drone vuele suavemente bajo la guía del DNN, el equipo empleó una técnica conocida como normalización espectral, que suaviza las salidas de la red neuronal para que no realice predicciones muy variadas a medida que cambian las entradas y condiciones. Las mejoras en el aterrizaje se midieron al examinar la desviación de una trayectoria idealizada en el espacio 3D. Se realizaron tres tipos de pruebas: un aterrizaje vertical recto; un arco descendente de aterrizaje; y el vuelo en el que el avión no tripulado roza una superficie que se corta, como en el borde de una mesa, donde el efecto de la turbulencia del suelo variaría considerablemente.

El nuevo sistema reduce el error vertical en un 100 por ciento, lo que permite aterrizajes controlados y reduce la deriva lateral en hasta un 90 por ciento. En sus experimentos, el nuevo sistema logra un aterrizaje real en lugar de quedarse atrapado a unos 10 a 15 centímetros por encima del suelo, como suelen hacer los controladores de vuelo convencionales no modificados. Además, durante la prueba el Neural Lander produjo una transición mucho más suave cuando el dron hizo la transición de deslizarse sobre la mesa para volar en el espacio libre más allá del borde.

«Con menos errores, el Neural Lander es capaz de un aterrizaje más rápido y suave, y de deslizarse suavemente sobre la superficie del suelo», dice Yue. El nuevo sistema se probó en el aeródromo de tres pisos de CAST, que puede simular una variedad casi ilimitada de condiciones de viento en el exterior. Inaugurado en 2018, CAST es una instalación de 10.000 pies cuadrados donde los investigadores de EAS, JPL y la División de Ciencias Geológicas y Planetarias de Caltech se unen para crear la próxima generación de sistemas autónomos, mientras avanzan los campos de investigación de drones, exploración autónoma, y sistemas bioinspirados.

«Este esfuerzo interdisciplinario trae expertos de los sistemas de aprendizaje automático y control. Apenas hemos comenzado a explorar las ricas conexiones entre las dos áreas», dice Anandkumar.

Además de sus obvias aplicaciones comerciales, Chung y sus colegas han presentado una patente sobre el nuevo sistema. Éste podría ser crucial para los proyectos que actualmente se están desarrollando en CAST, incluido un transporte médico autónomo que podría aterrizar en lugares de difícil acceso. (como un tráfico bloqueado). «La importancia de poder aterrizar de forma rápida y sin problemas cuando se transporta a una persona lesionada no se puede exagerar», dice Morteza Gharib, Profesor de Aeronáutica e Ingeniería Bioinspirada; director de CAST; y uno de los principales investigadores del proyecto de ambulancia aérea.



Translatotron, el primer traductor simultáneo

La tecnología, elemento indispensable para romper las barreras, también idiomáticas. La evolución de los servicios basados en Inteligencia Artificial supera nuevos desafíos. Varias décadas después de desarrollar los primeros «convertidores» de audio, Google ha sido capaz de desarrollar un software que puede traducir la voz humana -de un idioma- a otro directamente sin necesidad de realizar ninguna conversión a texto.

Su nombre, sin embargo, suena a película de ciencia-ficción; Translatotron. No oculta sus intenciones porque está concebido para mejorar la relación entre el humano y la máquina, pero, como extensión, mejorar las comunicaciones entre personas igualando así sus condiciones (y limitaciones) idiomáticas. Un sistema que, en un futuro, puede dar pie a traductores automáticos como si se tratase de un teléfono móvil y que supone un nuevo paso en la traducción simultánea.

Esta herramienta combina diferentes tecnologías ya desarrolladas que empiezan, además, a formar parte de la jungla electrónica en la que reside el usuario. Tradicionalmente, estos sistemas eran independientes. Ahora, al separar la conversación en tres escenarios se pueden combinar. Así, el funcionamiento de Translatotron se basa en un solo proceso: en lugar de dividirlo en distintas fases como sucede en los sistemas de traducción actuales, que se apoyan en mecanismos de síntesis de voz a texto: reconocimiento de voz automático que transcriben la voz de origen como texto, los sistemas de traducción automática que convierten el texto transcrito al idioma de destino y, por último, la capacidad de sintetizar texto y voz para generar audio. Es decir, una traducción simultánea y sin apenas intermediarios, aunque no es perfecto: cada uno de estos pasos va arrastrando pequeños errores.

Google va más allá; ahora ha ideado el mecanismo para traducir de manera automática y realizar una traducción de voz a voz, con resultados muy precisos e, incluso, intentar «imitar» el habla de la persona. «Este sistema evita dividir la traducción en etapas separadas, con lo que aporta algunas ventajas sobre otras soluciones, incluido una mayor velocidad y evitando errores de composición entre el reconocimiento y la traducción, lo que facilita la retención de la voz del hablante original después de la traducción y un mejor manejo de palabras que no necesitan ser traducidas, por ejemplo, nombres propios», señalan en un comunicado fuentes del gigante de internet.

El proyecto, todavía en fase de pruebas, se basa en una red de secuencia a secuencia que procesa el audio de origen en espectrogramas -desgloses detallados de frecuencias del audio- y lo trata como un código de entrada, generando otros nuevos modelos de audio con contenido traducido para, posteriormente, convertir en idioma de destino. La gran aportación es que este proceso retiene el carácter de la voz original, por lo que la traducción, al final, no se realiza de forma robótica y enlatada sino intentando conservar algunos detalles del timbre de la voz, su color, la cadena e, incluso, el tono de la frase original.

Así, puede añadirse un mecanismo adicional que aprende las características del habla de una persona y que las codifica para lograr mantener su tono para utilizarlo posteriormente en la sintetización de la traducción de voz. En todo el proceso, la Inteligencia Artificial de Google utiliza objetivos multitarea para predecir los movimientos de la fuente, al mismo tiempo que genera los espectogramas de la traducción.La compañía ha expuesto, además, algunos logros alcanzados por este ingenio a través de varios clips de audio.



Un chip de I.A. supera a los robots y drones más impresionantes

En una reciente y deslumbrante mañana en California (EE.UU.), la investigadora del MIT Vivienne Sze subió a un pequeño escenario para realizar la que quizá haya sido presentación más desconcertante de su carrera. Dominaba el tema a la perfección. Debía hablar sobre los chips que se desarrollan en su laboratorio y de cómo iban a acercar el poder de la inteligencia artificial (IA) a una multitud de dispositivos con una potencia limitada sin tener que depender de los enormes centros de datos donde se realizan la mayoría de los cálculos de IA. Pero, tanto lo que vio en la conferencia como el público que acudió la hicieron reflexionar.

Hablamos de MARS, una conferencia de élite, solo para invitados, en la que los robots pasean (o vuelan) por un resort de lujo, mezclándose con famosos científicos y autores de ciencia ficción. Solo unos pocos investigadores fueron invitados a dar charlas técnicas, y las sesiones tienden a ser tanto inspiradoras como esclarecedoras. El público estaba compuesto por unos 100 investigadores, directores ejecutivos y algunos de los empresarios más importantes del mundo. El maestro de ceremonias de MARS fue el fundador y presidente de Amazon, Jeff Bezos, que estaba sentado en la primera fila. «Se podría decir que era un público de muy alto nivel», recuerda Sze con una sonrisa.

Otros ponentes de MARS presentaron robots que cortan al estilo kárate, drones que aletean como si fueran grandes insectos extrañamente silenciosos, e incluso proyectos para crear colonias marcianas. Ante esta competencia, los chips de Sze podían parecer más modestos. A simple vista, no se distinguen de los chips que hay dentro de cualquier dispositivo electrónico. Sin embargo, sus microprocesadores eran indudablemente mucho más importantes que cualquier otra cosa que hubo en la conferencia.

Nuevas capacidades

Los nuevos diseños de chips, como los que se desarrollan en el laboratorio de Sze, pueden ser cruciales para el futuro progreso de la IA, y los drones y robots que se dejaron ver en MARS. Hasta ahora, el software de IA se ejecutaba principalmente en unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés), pero los nuevos diseños especializados de hardware podrían lograr que los algoritmos de IA sean más potentes, lo que abriría el camino a unas nuevas aplicaciones. Los nuevos chips de inteligencia artificial podrían masificar los robots de almacén y permitir que los teléfonos inteligentes crean escenarios fotorrealistas de realidad aumentada.

Los diseños de los chips de Sze son muy eficientes y flexibles, algo crucial para un campo que evoluciona tan rápido como la IA (ver ¿Quién ganará la batalla de los chips si el sector de la IA no para de cambiar?). En concreto, están diseñados para exprimir aún más potencial de los algoritmos de aprendizaje profundo que ya han revolucionado el mundo. Este proceso incluso podría lograr que este tipo de programas evolucionen por sí solos. Sze detalla: «Dado que la ley de Moore se ha ralentizado, necesitamos un nuevo hardware».

Esta ley choca cada vez más con los límites físicos de los componentes de ingeniería a escala atómica. Y está despertando un creciente interés en arquitecturas alternativas y nuevos enfoques de computación.

Este interés ha llegado incluso al Gobierno de EE. UU., que además de mantener su liderazgo en el diseño de chips en general, confía en los microprocesadores especializados para arrebatarle a China el trono de la IA. De hecho, los propios chips de Sze se están creando gracias a fondos de un programa de DARPA destinado a ayudar a desarrollar nuevos diseños de chips de IA (ver Así es la estrategia de EE.UU. para quitarle a China el trono de la IA).

Pero el impulso en la innovación de la fabricación de chips procede principalmente del aprendizaje profundo, una técnica muy poderosa de enseñar a las máquinas a realizar tareas útiles. En vez de dar a un ordenador un conjunto de reglas a seguir, una máquina se programa a sí misma básicamente. Los datos de entrenamiento se introducen en una gran red neuronal artificial simulada, que luego se ajusta para que produzca el resultado deseado. Con suficiente entrenamiento, un sistema de aprendizaje profundo puede encontrar patrones sutiles y abstractos en los datos. La técnica se aplica a una creciente variedad de tareas prácticas, desde el reconocimiento facial en los teléfonos inteligentes hasta la predicción de enfermedades a partir de imágenes médicas.

La carrera de los chips de IA

El aprendizaje profundo no depende tanto de la ley de Moore. Las redes neuronales ejecutan muchos cálculos matemáticos en paralelo, un enfoque para el que los GPU de videojuegos resultan mucho más efectivos dado que realizan computación paralela para renderizar imágenes en 3D. Pero los microchips diseñados específicamente para el aprendizaje profundo deberían ser aún más potentes.

El potencial de las nuevas arquitecturas de chips para mejorar la inteligencia artificial ha impulsado la actividad empresarial a un nivel que la industria de los chips no ha visto en décadas (ver La nueva carrera de los chips de silicio se libra en el cuadrilátero de la inteligencia artificial y China da la vuelta al marcador de los chips gracias a la IA). Las grandes empresas tecnológicas que quieren aprovechar y comercializar la inteligencia artificial, como Google, Microsoft y (sí) Amazon, están trabajando en sus propios chips de aprendizaje profundo. Pero también hay muchas start-ups trabajando en este campo. De hecho, el analista de microchips en la empresa de analistas Linley Group Mike Delmer considera que «es imposible hacer un seguimiento de todas las compañías que están apareciendo en el espacio del chip de IA». Y añade: «No bromeo cuando digo que descubrimos un nuevo chip casi cada semana«.

La verdadera oportunidad, según Sze, no reside en construir los chips de aprendizaje profundo más poderosos. La eficiencia energética también es importante porque la IA también debe funcionar más allá de los grandes centros de datos, lo que significa que los microprocesadores deberían ser capaces de funcionar con la energía disponible en el dispositivo. Esto se conoce como operar «al límite».




«La IA estará en todas partes, así que es importante encontrar formas de aumentar la eficiencia energética«, afirma el vicepresidente del grupo de productos de inteligencia artificial de Intel, Naveen Rao. Por ejemplo, el hardware de Sze es más eficiente, en parte, porque reduce físicamente el atasco entre el lugar en el que almacenan los datos y aquel en el que se analizan, pero también porque utiliza esquemas inteligentes para reutilizar los datos. Antes de unirse al MIT, Sze fue pionera en este enfoque para mejorar la eficiencia de la compresión de vídeo en Texas Instruments.

En un campo que avanza tan rápido, como es el aprendizaje profundo, el desafío para aquellos que trabajan con chips de IA consiste en asegurarse de que sean lo suficientemente flexibles para adaptarse a cualquier aplicación. Es fácil diseñar un chip súper eficiente capaz de hacer solo una tarea, pero ese tipo de producto se volverá obsoleto rápidamente.

El chip de Sze se llama Eyeriss. Desarrollado en colaboración con el científico investigador de Nvidia y profesor del MIT, Joel Emer, fue probado junto con varios procesadores estándar para ver cómo manejaba diferentes algoritmos de aprendizaje profundo. Equilibrando la eficiencia con la flexibilidad, el rendimiento del nuevo chip alcanza resulta entre 10 e incluso 1.000 veces más eficiente que el hardware existente, según un artículo publicado el año pasado.

Foto: Los investigadores del MIT Sertac Karaman y Vivienne Sze desarrollaron el nuevo chip.

Los chips de IA más simples ya están generando un gran impacto. Los teléfonos inteligentes de gama alta ya incluyen chips optimizados para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imagen y voz. Los chips más eficientes podrían permitir que estos dispositivos ejecuten un código de IA más potente con mejores capacidades. Los coches autónomos también necesitan poderosos chips de IA, ya que la mayoría de los prototipos dependen actualmente de un montón de ordenadores dentro del maletero.

Rao sostiene que los chips del MIT parecen prometedores, pero son muchos los factores que determinarán si una nueva arquitectura de hardware tendrá éxito. Uno de los más importantes, según él, es el desarrollo de software que permita a los programadores ejecutar código en él. «Hacer algo útil para aquellos que lo elaboran es probablemente el mayor obstáculo para la adopción», explica.

De hecho, el laboratorio de Sze también explora formas de diseñar software para explotar mejor las propiedades de los chips informáticos existentes. Y este trabajo se extiende más allá del aprendizaje profundo. Junto con el investigador del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del MIT Sertac Karaman, Sze desarrolló un chip de bajo consumo llamado Navion que realiza mapas en 3D y navegación de manera increíblemente eficiente, lo que permite integrarlo en un pequeño dron. Para este esfuerzo fue crucial diseñar un chip capaz de explotar el comportamiento de los algoritmos de navegación y crear un algoritmo que puediera aprovechar al máximo este chip personalizado. Junto al desarrollo del aprendizaje profundo, Navion refleja la forma en la que el software y el hardware de IA empiezan a evolucionar en simbiosis.

Los chips de Sze quizás no son tan llamativos como un dron con alas, pero el hecho de que fueran presentados en MARS refleja lo importante que será su tecnología, y la innovación del silicio en general, para el futuro de la IA. Después de su presentación, Sze afirma que algunos de los otros ponentes expresaron su interés en conocer más. «La gente encontró muchos casos importantes de aplicación», concluye. En otras palabras, podemos esperar que en la próxima conferencia de MARS los robots y drones lleven dentro algo bastante más especial.

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¿Una tecnología que funciona como un cerebro? En estos tiempos de inteligencia artificial, esto ya no parece tan inverosímil; por ejemplo cuando un teléfono móvil puede reconocer caras o idiomas. Sin embargo, con aplicaciones más complejas, las computadoras aún se enfrentan rápidamente a sus propias limitaciones. Una de las razones de esto es que una computadora tradicionalmente tiene unidades separadas de memoria y procesador, cuya consecuencia es que todos los datos deben enviarse entre los dos. En este sentido, el cerebro humano está muy por delante incluso de las computadoras más modernas porque procesa y almacena información en el mismo lugar, en las sinapsis o conexiones entre neuronas, de las cuales hay trillones en el cerebro. Un equipo internacional de investigadores de las Universidades de Münster (Alemania), Oxford y Exeter (ambos del Reino Unido) han tenido éxito en el desarrollo de una pieza de hardware que podría abrir camino para crear computadoras que se parezcan al cerebro humano. Los científicos lograron producir un chip que contiene una red de neuronas artificiales que funciona con la luz y puede imitar el comportamiento de las neuronas y sus sinapsis.

Los investigadores pudieron demostrar que una red neurosináptica óptica es capaz de «aprender» la información y usarla como base para calcular y reconocer patrones, al igual que un cerebro. Como el sistema funciona solo con luz y no con electrones tradicionales, puede procesar datos muchas veces más rápido. «Este sistema fotónico integrado es un hito experimental», dice el profesor Wolfram Pernice de la Universidad de Münster y socio principal del estudio. «El abordaje podría usarse más adelante en muchos campos diferentes para evaluar patrones en grandes cantidades de datos, por ejemplo, en diagnósticos médicos». El estudio se publica en el último número de la revista «Nature».

La historia en detalle – financiación y método utilizado

La mayoría de los abordajes existentes relacionados con las llamadas redes neuromórficas se basan en la electrónica, mientras que los sistemas ópticos, en los que se utilizan fotones, es decir, partículas de luz, aún están en su infancia. El principio que los científicos alemanes y británicos han presentado ahora funciona de la siguiente manera: las guías de ondas ópticas que pueden transmitir luz y pueden fabricarse en microchips ópticos se han integrado con los llamados materiales de cambio de fase, que ya se encuentran en medios de almacenamiento como el DVD regrabable. Estos materiales de cambio de fase se caracterizan por el hecho de que cambian dramáticamente sus propiedades ópticas dependiendo de si son cristalinos, cuando sus átomos se organizan de manera regular, o amorfos, cuando sus átomos se organizan de manera irregular. Este cambio de fase puede ser activado por la luz si un láser calienta el material. «Debido a que el material reacciona con tanta fuerza y cambia sus propiedades dramáticamente, es muy adecuado para imitar las sinapsis y la transferencia de impulsos entre dos neuronas», dice el autor principal Johannes Feldmann, quien realizó muchos de los experimentos como parte de su tesis doctoral en la universidad de Munster.

En su estudio, los científicos lograron por primera vez fusionar muchos materiales de cambio de fase nanoestructurados en una red neurosináptica. Los investigadores desarrollaron un chip con cuatro neuronas artificiales y un total de 60 sinapsis. La estructura del chip, que consta de diferentes capas, se basó en la llamada tecnología multiplex de división de longitud de onda, que es un proceso en el que la luz se transmite a través de diferentes canales dentro del nanocircuito óptico.

Para probar en qué medida puede reconocer patrones el sistema, los investigadores lo «alimentaron» con información en forma de pulsos de luz, utilizando dos algoritmos diferentes de aprendizaje automático. En este proceso, un sistema artificial «aprende» de ejemplos y puede, en última instancia, generalizarlos. En el caso de los dos algoritmos utilizados, tanto en el llamado aprendizaje supervisado como en el no supervisado, la red artificial pudo, en última instancia, y sobre la base de determinados patrones de luz, reconocer un patrón que se estaba buscando, uno de los cuales era cuatro letras consecutivas.

«Nuestro sistema nos ha permitido dar un paso importante hacia la creación de hardware para computadoras que se comporta de manera similar a las neuronas y las sinapsis en el cerebro, y que también puede trabajar en tareas del mundo real», dice Wolfram Pernice. «Al trabajar con fotones en lugar de electrones, podemos aprovechar al máximo el potencial conocido de las tecnologías ópticas, no solo para transferir datos, como ha sido hasta ahora, sino también para procesar y almacenarlos en un solo lugar», agrega el coautor, Prof. Harish Bhaskaran, de la Universidad de Oxford.




Un ejemplo muy específico es que, con la ayuda de dicho hardware, se podrían identificar automáticamente las células cancerosas. Sin embargo, habrá que trabajar bastante para que estas aplicaciones se conviertan en realidad. Los investigadores necesitan aumentar la cantidad de neuronas artificiales y sinapsis, y aumentar la profundidad de las redes neuronales. Esto se puede hacer, por ejemplo, con chips ópticos fabricados con tecnología de silicio. «Este paso se debe tomar en el proyecto conjunto ‘Fun-COMP’ de la UE mediante el uso del procesamiento de fundición para la producción de nanochips», dice el coautor y líder del proyecto Fun-COMP, el profesor C. David Wright de la Universidad de Exeter.

Este trabajo de colaboración fue financiado por la DFG de Alemania, la EPSRC del Reino Unido y el ERC de la Comisión Europea, y los programas H2020 (el proyecto Fun-COMP).

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• Fuente de la historia: Materiales proporcionados por la Universidad de Münster. Referencia de la publicación: J. Feldmann et al. “All-optical spiking neurosynaptic networks with self-learning capabilities” (Redes neurosinápticas totalmente ópticas con capacidades de autoaprendizaje). Nature, 2019 DOI: 10.1038 / s41586-019-1157-8. Universidad de Münster. «Step towards light-based, brain-like computing chip» (Paso hacia un chip de computación similar a un cerebro basado en la luz). ScienceDaily, 8 de mayo de 2019.