Algunos artículos de Física en Nature Communications

Dibujo20131108 Setup and thermometry of a noise-driven cantilever - ncomms3624-f1

Una barra en voladizo (fija por un extremo) es el prototipo de los sistemas micromecánicos para la medida ultrasensible de masas y de fuerzas en la nanoescala. Este sistema presenta una resonancia estocástica que hace que su movimiento oscilatorio bifurque entre dos estados estables en respuesta a un ruido blanco (biestabilidad debida a una amplificación paramétrica). Este fenómeno permite usar este sistema micromecánico para medir señales muy débiles incluso en un medio ambiente muy ruidoso.

Dibujo20131108 Bistable frequency response lines of the cantilever measured at room temperature - nature commEl artículo técnico, para los interesados en los detalles, es Warner J. Venstra, Hidde J. R. Westra, Herre S. J. van der Zant, “Stochastic switching of cantilever motion,” Nature Communications 4: 2624, 31 Oct 2013 (ver también Warner J. Venstra et al., “Mechanical stiffening, bistability, and bit operations in a microcantilever,” arXiv:1011.1309 [cond-mat.mes-hall]).

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El superordenador Blue Gene de IBM logra simular el cerebro completo de un gato (o el 4,5% de un cerebro humano)

Deep Blue venció a Kasparov al ejedrez y ahora Blue Gene simula mil millones de neuronas y diez billones de sinapsis, el equivalente neuronal al cerebro de un gato. Uno de los superordenadores más rápidos del mundo de IBM ha logrado algo que parecía imposible; eso sí, el consumo energétic0 de Blue Gene es enorme comparado con el del cerebro de un minino (tiene 147 456 procesadores trabajando en paralelo). Nadie duda de que en los próximos años IBM logrará simular un cerebro humano gracias a Blue Gene (nuestro cerebro tiene alrededor de 20 mil millones de neuronas y unos 200 billones de sinapsis); se estima que lo lograrán antes de 2019. El artículo técnico es Rajagopal Ananthanarayanan, Steven K. Esser, Horst D. Simon, Dharmendra S. Modha, “The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with 10^9 Neurons, 10^13 Synapses,” PDF, IBM, 2011. Visto gracias a Mark Fischetti, “IBM Simulates 4.5 percent of the Human Brain, and All of the Cat Brain,” Scientific American, October 25, 2011.

El simulador cortical masivamente paralelo de IBM se llama C2. Su simulación en el superordenador Dawn Blue Gene/P del Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), con 147 456 CPUs y 144 TB de memoria, ha permitido simular 1 617 millones de neuronas y 8,87 billones de sinapsis. La simulación aún no es en tiempo real, se estima que es 643 veces más lenta. Estas simulaciones están financiadas por el programa financiado por DARPA llamado SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) cuyo objeto es lograr simular un cerebro humano completo en menos de una década. No es la primera vez que simula el cerebro de un mamífero y en 2007, utilizado el ordenador Blue Gene/L del Centro de Investigación T. J. Watson de IBM, con 32 768 CPUs y 8 TB de memoria, se logró simular el cerebro de un ratón (un circuito neurocortical con una complejidad similar al cerebro de un ratón).

El elemento básico del cerebro es la neurona, una célula especializada en integrar la información que recibe de unas miles de otras neuronas gracias a sus dendritas y de generar señales que se conectan con otras miles de neuronas gracias a su axón. Cada una de estas conexiones se denominan sinapsis. La corteza cerebral o córtex es una delgada capa de tejido nervioso de unos milímetros de espesor que recubre la superficie de los dos hemisferios cerebrales (gracias a las circunvoluciones su área superficial es de unos 2500 centímetros cuadrados). Se cree que el pensamiento superior (la imaginación, el juicio y la toma de decisiones) se realiza en esta parte del encéfalo. Obviamente, la simulación cortical de IBM utiliza como unidad básica un modelo muy simplificado de una neurona. Estas neuronas reciben y emiten señales en forma de picos de potencial eléctrico. Por ahora no se puede afirmar que estas neuronas “piensen” o algo por el estilo. Pero debemos entender este avance como un paso más hacia una máquina pensante en un futuro (en mi opinión) aún muy lejano.

¿Cuándo se podrá simular un cerebro humano completo en tiempo real? La gráfica de arriba aplica la ley de Moore y estima que para 2019 habrá superordenadores capaces de simular en tiempo real todas las neuronas y todas las sinapsis de la corteza cerebral humana. ¿Para qué sirve todo esto? Por ahora su interés científico y aplicado es limitado (¿para qué sirvió que Deep Blue le ganara a Kasparov?). Pero quien sabe, quizás estamos viviendo la “prehistoria” de las máquinas pensantes.

PS: En menéame he observado que esta noticia ya fue noticia en 2009. La web de Scientific American ha rescatado de nuevo esta noticia, que yo no recordaba, porque en su número de noviembre de 2011 dedican una página a comparar Cerebros y Ordenadores. La figura que ilustra la comparación es la siguiente.