El futuro cerebro artificial se inspira en las etiquetas de Facebook

El método que utiliza Facebook para identificar a sus usuarios ha inspirado a científicos franceses para sentar la base del futuro cerebro artificial. Para ello, se han fijado en las uniones entre las neuronas, las sinapsis; las han reproducido en forma de un chip que junta dos electrodos y le han aplicado la capacidad de aprender con el uso a partir de la información acumulada.

Así actúa el algoritmo de la red social para reconocer a las personas etiquetadas en las imágenes. Pero el paso dado por los investigadores, que pertenecen al Centro Nacional de Investigación Científica francés (CNRS, por sus siglas en ese idioma), va mucho más allá. Su aspiración es crear un procesador cada vez más inteligente con el menor consumo de energía posible, extremo que no consigue el recurso de Facebook.

En este modelo, descrito en un artículo científico publicado en Nature Communications, se gasta lo mínimo y se potencia al máximo la capacidad de aprendizaje de la máquina. Por el momento, la primera sinapsis artificial consiste en un chip aprisionado por dos electrodos. Su equivalente natural serían la llamada hendidura sináptica y las dos neuronas.

Ese espacio intersináptico o hendidura artificial está formada por una capa ferroeléctrica. El mayor logro de los científicos reside en haberla dotado de la capacidad de aprender a partir de la secuencia estímulo-respuesta, igual que si se tratara de dos células nerviosas.

Esa capa cambia su resistencia en función de las características de la señal eléctrica que percibe. Esa capacidad adaptativa es, precisamente, la clave para diseñar un artefacto que se retroalimente con el uso de forma que sea cada vez más eficiente con menor gasto de energía.

La estrategia de imitar a la naturaleza

Los investigadores, que también proceden de la Universidad París-Sud, han aplicado lo que se conoce en su argot como biomimetismo. Esto es, se parte de la naturaleza como referencia para construir recursos artificiales a disposición del ser humano.

En concreto, Vincent Garcia, del CNRS, y sus colegas han diseñado la sinapsis artificial, que forma parte  del proyecto europeo Ulpec H2020, para el reconocimiento de formas en tiempo real surgidas de una cámara en la que los píxeles están inactivos, salvo que vean una cosa que cambia en el ángulo de visión. Este procedimiento para el tratamiento de la información es menos costoso en términos de energía y mucho más rápido para descubrir los objetos buscados.