Puntos Clave
- Rendimiento récord: El nuevo chip alcanza una latencia de 2,12 milisegundos por iteración en la reconstrucción dinámica de la superficie cerebral, resultando entre 50 y 478 veces más rápido que los sistemas basados en GPU Nvidia A100.
- Tecnología: El dispositivo utiliza memristores de cambio de fase y aprovecha la "deriva de conductancia" para el cálculo en memoria controlable, eliminando el desplazamiento de datos entre memoria y procesador.
- Impacto aplicativo: El chip reduce el consumo energético hasta 24 veces y abre camino a usos en neuronavegación quirúrgica, diagnóstico precoz de enfermedades neurodegenerativas e interfaces cerebro-ordenador.
Un chip reconstruye el cerebro en tiempo real
Un equipo liderado por el profesor Yang Yuchao de la Universidad de Pekín, en colaboración con el Instituto de Microsistemas y Tecnologías de la Información de la Academia China de Ciencias, ha desarrollado un chip capaz de reconstruir en tiempo real la superficie de la corteza cerebral. Los resultados, publicados en Science, describen el dispositivo como el primero a nivel mundial para sistemas neuronales dinámicos basado en memristores de cambio de fase.
El cuello de botella de la arquitectura de von Neumann
Los ordenadores tradicionales separan físicamente memoria y procesador. Cada cálculo complejo requiere el desplazamiento continuo de datos entre ambas unidades, un proceso que consume tiempo y energía. Esta separación, conocida como el cuello de botella de von Neumann, ha impedido hasta ahora modelar en tiempo real la complejidad del cerebro humano.
El cálculo dentro de la memoria
El equipo ha aprovechado la deriva de conductancia, una propiedad física de los memristores de cambio de fase considerada hasta ahora un defecto, transformándola en una herramienta de cálculo. El chip resultante almacena los datos y a la vez ejecuta las operaciones matemáticas en su interior, según un enfoque denominado cálculo en memoria controlable. Según Yang, operaciones que antes requerían ciclos digitales, accesos a la caché y transferencias de datos son ahora realizadas por la propia evolución física del dispositivo.
Las cifras de la experimentación
Fabricado con un proceso productivo de 40 nanómetros, el chip ha alcanzado una latencia de 2,12 milisegundos por iteración individual, marcando la primera entrada del hardware para sistemas neuronales dinámicos en la era del milisegundo. En las pruebas de reconstrucción de la corteza cerebral ha superado entre 50 y 478 veces la velocidad de los sistemas basados en GPU Nvidia A100 y, en algunos casos, ha vencido a procesadores especializados (ASIC) hasta 36 veces. El consumo energético ha resultado hasta 24 veces inferior respecto a las soluciones tradicionales.
Las aplicaciones clínicas en perspectiva
La capacidad de generar mapas cerebrales tridimensionales en tiempo real abre la puerta a un uso directo en neuronavegación intraoperatoria, con beneficios potenciales para la precisión durante las intervenciones quirúrgicas. El mismo principio podría habilitar el cribado precoz de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, mediante el análisis continuo de las estructuras cerebrales. El chip también es candidato para acelerar el desarrollo de interfaces cerebro-ordenador y la construcción de gemelos digitales personalizados del cerebro, modelos virtuales utilizables para probar terapias y seguir la evolución de una patología en cada paciente.
