Simulan por primera vez un cerebro tan grande como el de un gato

odos sabemos que existen los supercomputadores. Nos imaginamos que son máquinas muy complejas, como nuestros propios ordenadores, pero a lo grande. Si nuestros ordenadores tienen uno, dos o cuatro núcleos, un superordenador debe tener al menos 100 núcleos o más. Por eso son tan caros. También sabemos que esos ordenadores se utilizan para tareas serias y deben funcionar bien, por lo que deben funcionar con versiones especiales de Windows o de MacOS, los sistemas operativos más avanzados.

La sorpresa se la puede llevar más de uno cuando descubra que los supercomputadores de hoy en día pueden contar con cientos de miles de núcleos. El más potente tiene unos 250 mil núcleos, ni más ni menos. Además, resulta que Windows o Mac no son (ni lo han sido nunca) los sistemas operativos más avanzados. De los 500 superordenadores más potentes del mundo, un 90% usan el sistema operativo libre Linux, y un 5% usa el sistema Unix, según el último informe del mes de noviembre.

El cerebro de un gato

Según las últimas estimaciones sobre la velocidad de crecimiento de la capacidad de los supercomputadores, éstos alcanzarán una potencia de cálculo de un exaflop (10^18 operaciones por segundo) en el año 2018. Este nivel de potencia tiene una cualidad especial, y es que según Rajagopal Ananthanarayanan, Steven K. Esser Horst D. Simon, y Dharmendra S. Modha, científicos investigadores de IBM, con esa potencia de cálculo ya será posible simular de manera artificial el funcionamiento de un cerebro humano biológico.

De momento, lo que han conseguido con uno de los supercomputadores de hoy en día es simular el funcionamiento de un cerebro de unos mil millones de neuronas y de unos 10 billones de conexiones neuronales casi en tiempo real. Eso equivale aproximadamente a un cerebro biológico de un gato. El superordenador utilizado, el BlueGene de IBM, tiene 150 mil núcleos y unos 144 mil gigabytes de memoria.

Un salto cualitativo

En el artículo que han publicado en la conferencia de supercomputación de este año SC09 en Portland, explican que esto supone un importante salto cualitativo en cuanto a simulaciones de redes neuronales biológicas complejas, puesto que la complejidad del cerebro de un mámífero mediano, como un gato, es órdenes de magnitud mayor a la encontrada en simulaciones anteriores, equivalentes a mamíferos pequeños, como ratas. Esto abre todo un abanico de nuevos mecanismos y fenómenos que pueden simular, y que no se dan en cerebros más simples.

El objetivo final es lograr comprender cómo funciona el cerebro humano en toda su complejidad. Pero el cerebro humano tiene aproximadamente 20 mil millones de neuronas y unos 200 billones de conexiones neuronales. Mientras la tecnología alcanza los niveles necesarios para poder simular en un laboratorio el funcionamiento del cerebro humano con todo detalle, se puede intentar obtener el máximo de información posible que nos permita la tecnología actual.

Estudiar el funcionamiento del cerebro humano, y crear nuevas computadoras

Para eso mismo, también han desarrollado un software especial para ese supercomputador, y que han bautizado como BlueMatter. Para desarrollar el proyecto han contado con la colaboración de científicos del Lawrence Berkeley National Laboratory, y de la Universidad de Stanford. Con este software pueden estudiar muy detalladamente el funcionamiento del cerebro humano a partir de imágenes de resonancia magnética funcional de cerebros humanos vivos. No es lo mismo que tener una simulación del cerebro, neurona por neurona, pero se podrá aprender mucho sobre los mecanismos internos del sistema neuronal humano mientras tanto.

Hay otro objetivo además de conocer el cerebro humano con precisión, y es crear computadoras más potentes utilizando las estrategias de cálculo que usa el propio cerebro. Conforme se van desvelando los misterios del funcionamiento del cerebro, se descubren las estrategias que éste utiliza para procesar semejante cantidad de datos, resolver problemas tan complejos a una velocidad de vértigo, y además hacerlo gastando sólo una pequeña cantidad de energía y ocupando el mínimo espacio. Hasta cierto punto, esas mismas estrategias podrán ser utilizadas en los ordenadores para obtener más potencia de procesamiento.

En el horizonte está el conocimiento completo de cómo funciona la mente humana, y paralelamente, la posibilidad de reproducirla artificialmente.