Emulaci\u00f3n inform\u00e1tica del subconectoma de la mosca de la fruta. Cr\u00e9dito: laboratorio Chakrabartty <\/p>\n
Cuando se dispara, una neurona consume significativamente m\u00e1s energ\u00eda que una operaci\u00f3n de computadora equivalente. Y, sin embargo, una red de neuronas acopladas puede aprender, detectar y realizar tareas complejas continuamente a niveles de energ\u00eda que actualmente son inalcanzables incluso para los procesadores m\u00e1s modernos. <\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 hace una neurona para ahorrar energ\u00eda que no hace una unidad de procesamiento de computadora contempor\u00e1nea?<\/p>\n
El modelado por computadora realizado por investigadores de la Universidad de Washington en la Escuela de Ingenier\u00eda McKelvey de St. Louis puede proporcionar una respuesta. Usando \u00abneuronas\u00bb de silicio simuladas, encontraron que las restricciones de energ\u00eda en un sistema, junto con la propiedad intr\u00ednseca que tienen las neuronas de moverse a la configuraci\u00f3n de energ\u00eda m\u00e1s baja, conduce a un protocolo de comunicaci\u00f3n din\u00e1mico a distancia que es a la vez m\u00e1s robusto y m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente que los procesadores de computadora tradicionales.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n, del laboratorio de Shantanu Chakrabartty, profesor de Clifford W. Murphy en el Departamento de Sistemas e Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica de Preston M. Green, se public\u00f3 el mes pasado en la revista Frontiers in Neuroscience.<\/p>\n
Se trata de hacer m\u00e1s con menos.<\/p>\n
Ahana Gangopadhyay, estudiante de doctorado en el laboratorio de Chakrabartty y autora principal del art\u00edculo, ha estado investigando modelos para estudiar las limitaciones de energ\u00eda en las neuronas de silicio neuronas creadas artificialmente, conectadas por cables, que muestran la misma din\u00e1mica y comportamiento que las neuronas de nuestro cerebro.<\/p>\n
Al igual que las neuronas biol\u00f3gicas, sus contrapartes de silicio tambi\u00e9n dependen de electricidad espec\u00edfica l condiciones para disparar, o pinchar. Estos picos son la base de la comunicaci\u00f3n neuronal, movi\u00e9ndose de un lado a otro, transportando informaci\u00f3n de neurona a neurona.<\/p>\n
Los investigadores primero observaron las limitaciones de energ\u00eda en una sola neurona. Luego un par. Luego, agregaron m\u00e1s. \u00abEncontramos que hay una manera de acoplarlos donde puedes usar algunas de estas restricciones de energ\u00eda, ellas mismas, para crear un canal de comunicaci\u00f3n virtual\u00bb, dijo Chakrabartty.<\/p>\n
Un grupo de neuronas opera bajo una restricci\u00f3n de energ\u00eda com\u00fan. Entonces, cuando una sola neurona se dispara, necesariamente afecta la energ\u00eda disponible no solo para las neuronas a las que est\u00e1 conectada directamente, sino para todas las dem\u00e1s que operan bajo la misma restricci\u00f3n de energ\u00eda.<\/p>\n
Las neuronas en picos crean perturbaciones en el sistema, permitiendo que cada neurona \u00absepa\u00bb qu\u00e9 otras est\u00e1n disparando, cu\u00e1les est\u00e1n respondiendo, y as\u00ed sucesivamente. Es como si las neuronas estuvieran todas incrustadas en una l\u00e1mina de goma; una sola onda, causada por un pico, los afectar\u00eda a todos. Y como todos los procesos f\u00edsicos, los sistemas de neuronas de silicio tienden a auto-optimizarse a sus estados de menor energ\u00eda mientras que tambi\u00e9n se ven afectados por las otras neuronas en la red.<\/p>\n
Estas restricciones se unen para formar una especie de secundario red de comunicaci\u00f3n, donde se puede comunicar informaci\u00f3n adicional a trav\u00e9s de la topolog\u00eda din\u00e1mica pero sincronizada de picos. Es como la hoja de goma que vibra en un ritmo sincronizado en respuesta a m\u00faltiples picos.<\/p>\n
Esta topolog\u00eda lleva consigo informaci\u00f3n que se comunica, no solo a las neuronas que est\u00e1n f\u00edsicamente conectadas, sino a todas las neuronas bajo el mismo restricci\u00f3n de energ\u00eda, incluidas las que no est\u00e1n conectadas f\u00edsicamente.<\/p>\n
Bajo la presi\u00f3n de estas restricciones, Chakrabartty dijo: \u00abAprenden a formar una red sobre la marcha\u00bb.<\/p>\n
Esto hace que comunicaci\u00f3n mucho m\u00e1s eficiente que los procesadores de computadora tradicionales, que pierden la mayor parte de su energ\u00eda en el proceso de comunicaci\u00f3n lineal, donde la neurona A primero debe enviar una se\u00f1al a trav\u00e9s de B para comunicarse con C.<\/p>\n
Uso de estas neuronas de silicio para los procesadores de computadora ofrece la mejor compensaci\u00f3n entre eficiencia y velocidad de procesamiento, dijo Chakrabartty. Permitir\u00e1 a los dise\u00f1adores de hardware crear sistemas para aprovechar esta red secundaria, computando no solo linealmente, sino con la capacidad de realizar computaci\u00f3n adicional en esta red secundaria de picos.<\/p>\n
Los siguientes pasos inmediatos, sin embargo, son crear un simulador que pueda emular miles de millones de neuronas. Luego, los investigadores comenzar\u00e1n el proceso de construcci\u00f3n de un chip f\u00edsico.<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 sigue? Tal vez un cerebro de insecto virtual<\/p>\n
Li Xiang y Zeheng Song, estudiantes universitarios en el laboratorio de Shantanu Chakrabartty, han sido capaces de importar una representaci\u00f3n conectomea de un ensamblaje biol\u00f3gico real de neuronas y emular su din\u00e1mica usando su modelo y alrededor de 10 millones de neuronas de silicio.<\/p>\n
\u00abEl cerebro de un insecto tiene alrededor de 1 mill\u00f3n de neuronas\u00bb, dijo Chakrabartty. \u00abSimplemente no entendemos completamente su conectividad, pero en teor\u00eda, deber\u00edamos poder emular completamente el cerebro de un insecto\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Piezas artificiales de cerebro usan luz para comunicarse con neuronas reales M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Ahana Gangopadhyay et al. Un modelo de poblaci\u00f3n y neuronas en aumento basado en el sistema din\u00e1mico de transformaci\u00f3n de crecimiento, Frontiers in Neuroscience (2020). DOI: 10.3389\/fnins.2020.00425 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Frontiers in Neuroscience <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Washington en St. Louis Cita<\/strong>: Las ‘neuronas’ de silicio pueden agregar una nueva dimensi\u00f3n to computer processors (4 de junio de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06-silicon-neurons-dimension-processors.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Emulaci\u00f3n inform\u00e1tica del subconectoma de la mosca de la fruta. Cr\u00e9dito: laboratorio Chakrabartty Cuando se dispara, una neurona consume significativamente m\u00e1s energ\u00eda que una operaci\u00f3n de computadora equivalente. Y, sin embargo, una red de neuronas acopladas puede aprender, detectar y realizar tareas complejas continuamente a niveles de energ\u00eda que actualmente son inalcanzables incluso para los … Continuar leyendo \u00abLas ‘neuronas’ de silicio pueden a\u00f1adir una nueva dimensi\u00f3n a los procesadores inform\u00e1ticos\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-30360","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30360","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30360"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30360\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30360"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30360"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30360"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}