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La primera supercomputadora que emula el cerebro humano se encenderá en 2024

DeepSouth puede emular redes neuraonales a una asombrosa velocidad de 228 billones de operaciones por segundo, misma velocidad a la que opera el cerebro humano.
Por HISTORY Latinoamérica el 28 de Diciembre de 2023 a las 08:45 HS
La primera supercomputadora que emula el cerebro humano se encenderá en 2024-0

Los investigadores de la Universidad Western Sydney en Australia han colaborado con gigantes tecnológicos como Intel y Dell para desarrollar una supercomputadora diseñada específicamente para simular redes neuronales a la escala del cerebro humano.

La era DeepSouth

Esta computadora, bautizada como DeepSouth, presume una capacidad notable para emular redes de neuronas activas a una velocidad sorprendente de 228 billones de operaciones sinápticas por segundo. Esta capacidad equipara su rendimiento a la velocidad estimada a la que el cerebro humano lleva a cabo sus procesos.

Una vez que esté en funcionamiento para abril del próximo año, DeepSouth podría ofrecer a los investigadores una visión sin precedentes sobre cómo el cerebro humano procesa la información.

 

 

André van Schaik, director del ICNS y profesor en Western Sydney, comentó en un comunicado: "Nuestro avance en la comprensión de cómo el cerebro computa utilizando neuronas se ve limitado por nuestra incapacidad para simular redes similares a las cerebrales a gran escala".

La supercomputadora más perfecta

Los investigadores tienen como objetivo que DeepSouth no se convierta simplemente en la supercomputadora más potente, sino en una que simule la red neuronal del cerebro utilizando un "sistema neuromórfico que imite procesos biológicos", según su comunicado.

La computadora simula la red neuronal del cerebro.
La computadora simula la red neuronal del cerebro.

La estrategia ha llevado a una supercomputadora más eficiente y de menor consumo energético, creada desde cero para emular la actividad sináptica del cerebro humano. La computación neuromórfica se centra en realizar numerosas operaciones simultáneas y en mover una cantidad mínima de datos, lo que reduce significativamente el consumo energético.

Esta tecnología podría impulsar el desarrollo de dispositivos inteligentes más avanzados y permitir que los modelos de inteligencia artificial consuman menos energía.

Fuente
dw.com
Créditos Imagen
Istock / Twitter