Desde hace mucho tiempo que se trata de emular el comportamiento de las neuronas, primero desde software y desde hace un tiempo desde el mismo hardware, y actualmente IBM es uno de los que más dedica a este tipo de emulación.
La neurona artificial de IBM que acaba de anunciar tiene un par de hitos en particular, el primero es el tamaño ínfimo del órden de nanómetros y el bajo consumo energético, indispensables para que tengan sentido como “neuronas” y poder emular un cerebro orgánico.
Luego emular el comportamiento de membranas de la neurona que en este caso se consigue con un cuadrado de Germanio-Antimonio-Telerio (GST) muy usado en discos ópticos que al calentarse cambia su fase, de un aislante amorfo a un cristal conductor (esto es lo que se llama Phase Change). Cuando una pequeña carga eléctrica cambia su fase de cristal a una amorfa y viceversa, algo que replica el proceso químico en una neurona.
Otra curiosidad que emula a las neuronas reales es algo que en electrónica rara vez se quiere, es perder la predictibilidad ya que las neuronas no siempre vuelven a su estado inicial, a veces hay cambios de estado al azar y no se “resetean”, puede parecer un error pero así es como funciona el cerebro humano (ver “stochiasticity”).
La creación de estas neuronas es un logro físico, pero el problema ahora residirá en el software que las utilice, un área todavía muy verde a la hora de emular el comportamiento real de una neurona, aunque la teoría se tiene, falta llevarlo a la práctica.
Pueden leer más sobre esto, sin caer en los títulos clickbaiteros que he visto en la semana 😀 en IBM, claro y en el blog de ellos donde el equipo de Zurich explica en detalle.
