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El IFISC (CSIC-UIB) avanza en el diseño de sistemas de computación basados en dispositivos sencillos


Mirasso, Fischer y SorianoLa revista Nature Communications ha publicado recientemente un artículo sobre la investigación desarrollada por investigadores del Instituto de Física Interdisciplinaria y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB) en el marco del proyecto europeo PHOCUS. La investigación, en la que han participado los investigadores Claudio Mirasso, Ingo Fischer y Miguel C. Soriano, supone un avance en el diseño de sistemas de computación basados en dispositivos sencillos.A pesar de lo que se pueda pensar, el ordenador más perfecto que existe es nuestro cerebro. La rapidez y la eficiencia de este órgano radican en la forma de procesar la información a través de la red neuronal. Únicamente en cálculo y en algunos otros procesos matemáticos la máquina supera al hombre. Ahora bien, cuando se trata de reconocer una cara borrosa o personalizar una voz, el cerebro humano tarda una fracción de segundo, mientras que para un ordenador, incluso de los más avanzados, sigue siendo una tarea muy difícil. Así pues, imitar al cerebro se convierte en una máxima para desarrollar nuevos sistemas de computación diferente y más avanzados que los actuales.

En este contexto se enmarca el proyecto europeo PHOCUS (2010-2012), coordinado por el IFISC (CSIC-UIB), en el cual físicos, neurocientíficos e ingenieros han concluido que los sistemas ópticos (conjunto de láseres acoplados) son objetos que por sus características (velocidad en la reacción, versatilidad y bajo consumo) podrían imitar algunas funciones que la red neuronal realiza de forma tan eficiente.

Si bien en un primer momento la propuesta teórica consistió en el hecho de que un conjunto de láseres acoplados podía imitar el comportamiento de las neuronas al recibir estímulos sensoriales y emular así el procesamiento de información cerebral, los investigadores del IFISC han demostrado cómo un único elemento (oscilador electrónico o láser) con una cierta memoria (la retroalimentación de su propia salida) es capaz de realizar tareas complejas con gran precisión, como el reconocimiento de voz. Esto supone una reducción drástica del hardware requerido y ofrece perspectivas de alta velocidad de computación con los mínimos elementos y un bajo consumo de energía.

 

Referencia bibliográfica:

L. Appeltant, M. C. Soriano, G. Van der Sande, J. Danckaert, S. Massar, J. Dambre, B. Schrauwen, C. R. Mirasso, i I. Fischer, «Information processing using a single dynamical node as complex system», Nature Communications, 2:468, doi:10.1038/ncomms1476 (2011)


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