Foto: Este chip de memoria de cambio de fase aprende a reconocer números escritos a mano mediante la simulación de una red de neuronas.

Una nueva forma de memoria de ordenador podría ayudar a las máquinas a equiparar las capacidades del cerebro humano a la hora de hacer tareas como interpretar imágenes fijas y de vídeo.

Los investigadores de IBM han usado lo que se conoce como memoria de cambio de fase para construir un dispositivo que procesa datos inspirándose en el funcionamiento de un cerebro biológico. Mediante un prototipo de chip de memoria de cambio de fase, los investigadores han configurado el sistema para que funcione como una red de 913 neuronas con 165.000 conexiones o sinapsis entre ellas. La fuerza de esas conexiones cambia según el chip va procesando los datos entrantes y altera la influencia de unas en otras de las neuronas virtuales. Al aprovechar esta propiedad, los investigadores consiguieron que el sistema reconociera números escritos a mano.

Se espera que la memoria de cambio de fase llegue al mercado en los próximos años. Puede escribir la información más rápido y almacenarla con mayor densidad que la memoria que se usa en los ordenadores actuales (ver Una vista previa de las unidades de disco del futuro). Un chip de memoria de cambio de fase consiste en una plantilla de "células" capaces de cambiar entre dos estados para representar un bit digital de información, un 1 o un 0. En el sistema experimental de IBM, cada "sinapsis" queda representada por un par de células de memoria que trabajan juntas.

Los científicos informáticos llevan tiempo trabajando en chips que imitan burdamente las neuronas y las sinapsis. Estos diseños "neuromórficos" son radicalmente distintos de los chips que usamos actualmente. Pero prometen la posibilidad de crear ordenadores eficaces en tareas que suelen suponer un reto para los ordenadores, como aprender de la experiencia o entender un vídeo (ver Los chips neuromórficos tendrán una inteligencia alienígena).

A principios de este año, IBM anunció el chip neuromórfico más complejo creado hasta la fecha (ver Un nuevo chip inspirado en el cerebro ultrarrápido y de bajo consumo). Se hizo con técnicas y componentes empleados en la construcción de procesadores de smartphones.

El sistema experimental presentado por investigadores de IBM la semana pasada es mucho menos potente que ese chip. Pero el hecho de que las 165.000 sinapsis del nuevo sistema se hayan hecho con memoria de cambio de fase es importante, afirma el investigador del centro de investigación de IBM de Almaden en San José (California, EEUU), Geoff Burr.

Se cree que la memoria de cambio de fase está especialmente bien adaptada a los sistemas de computación neuromórficos porque almacena datos con muchísima densidad y permite crear sistemas inspirados en el cerebro con muchas más sinapsis, explica Burr. Además, la memoria de cambio de fase es más sencilla de reprogramar, con lo que resulta práctica para construir un sistema neuromórfico capaz de "aprender" adaptando su comportamiento según se le van introduciendo nuevos datos.

Proyectos anteriores de uso de la memoria de cambio de fase para construir sistemas neuromórficos han sido modestos, con 100 sinapsis o menos, explica Burr. El nuevo sistema, construido con compañeros de IBM y de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (Corea del Sur), es más de mil veces ese tamaño. Se presentó un artículo con sus resultados en la Reunión Internacional de Dispositivos Electrónicos celebrada en San Francisco (California, EEUU) en diciembre.

El equipo consiguió un sistema mucho más grande porque desarrolló técnicas para medir y compensar la variabilidad natural en el rendimiento de cada unidad de memoria de cambio de fase. Los chips de memoria convencionales que contienen nuestros teléfonos y ordenadores actuales sufren una variabilidad parecida, pero existen métodos más avanzados para comprobar errores en esos dispositivos.

Después de observar 5.000 imágenes etiquetadas de dígitos escritos a mano de una serie de datos estándar, el chip de los investigadores reconocía cifras escritas a mano que nunca había visto con una precisión del 82%. Burr explica que un cambio reciente en los métodos de compensación de error de su equipo debería permitir una precisión más cercana al 99%.

El profesor de la Universidad de Purdue (EEUU), Eugenio Culurciello, que trabaja en el diseño de chips neuromórficos afirma que la memoria de cambio de fase podría potenciar los diseños neuromórficos en formas interesantes. Sin embargo, señala que los ingenieros aún se encuentran en las primeras fases de comprensión de cómo construir chips inspirados en el cerebro. "Estas cosas aún son un poco exóticas", afirma.