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AÑO LECTIVO : 2015-2016

APELLIDOS: Guatemal Velasco NOMBRES: Katherine Alexandra

CURSO: Tercero de bachillerato PARALELO:"C

ASIGNATURA: Investigación, Ciencia y Tecnología

Una nueva generación de chips de ordenador que opera más como el cerebro quizá esté a punto de estrechar la distancia que existe entre la computación artificial y la natural; entre circuitos que resuelven operaciones lógicas a una velocidad de vértigo y un mecanismo afinado por la evolución para procesar y actuar partiendo de aportaciones sensoriales del mundo real.

LOS CHIPS NEUROMÓRFICOS

La máquina, hecha de metal, plástico y silicio consume unos 50 vatios de potencia mientras traduce trozos de información, una larga ristra de 1s y 0s para transformarlos en un patrón de puntos sobre una pantalla. Mientras, dentro de la cabeza de esa persona una masa viscosa de proteínas, sal y agua, usa una fracción minúscula de esa potencia no sólo para reconocer los patrones como letras, palabras y frases, sino también para reconocer la canción que suena en la radio.

Los avances en neurociencia y tecnología de chips han hecho posible la construcción de dispositivos que, al menos a pequeña escala, procesan datos igual que el cerebro de un mamífero. Estos chips "neuromórficos" quizá sean la pieza que faltaba en muchos proyectos prometedores inacabados en el campo de la inteligencia artificial, como los coches que se conducen solos de forma fiable en cualquier circunstancia, y los teléfonos inteligentes que actúan como ayudantes competentes.

Los cerebros computan en paralelo dado que las células eléctricamente activas que contienen, las neuronas, operan simultáneamente y sin descanso. Unidas en complejas redes mediante apéndices parecidos a hilos, las neuronas influyen en los pulsos eléctricos de las demás a través de conexiones llamadas sinapsis.

Cuando la información fluye a través de un cerebro, procesa los datos como una descarga de picos que se extienden por sus neuronas y sinapsis. Reconoces las palabras gracias a un patrón concreto de actividad eléctrica en tu cerebro que se dispara por el input que reciben tus ojos. Y además hay otra clave, el hardware neuronal es flexible: un nuevo input puede hacer que las sinapsis se adapten, dando a unas neuronas más o menos influencia sobre las otras, un proceso que es la base del aprendizaje.

En las conclusiones publicadas recientemente en la prestigiosa revista Nature, Strukov asegura que se trata de una demostración preliminar, pero que con las mejoras introducidas recientemente se podría producir un chip de red neuronal integrado exclusivamente por memristores, para crear dispositivos fiables mucho más potentes y complejos como Tablet, Smartphone e incluso dispositivos de almacenamiento de datos.