Simular la actividad cerebral, ¿hasta donde llegan los superordenadores de hoy?

Simulación cerebro humano

La respuesta a la pregunta que llevan décadas formulándose los científicos sobre si es o no posible simular la actividad real de un cerebro humano parece empezar a tomar forma gracias a la investigación de un equipo germano-japonés que ha logrado ejecutar la simulación cerebral más grande hasta el momento.

Esta simulación ha tenido en cuenta la interactuación aleatoria de 1.730 millones de neuronas conectadas por 10,4 billones de sinapsis (el 1% de la red neuronal de un cerebro) y ha sido ejecutada en el superordenador Fujitsu K, el cuarto más potente del mundo según Top 500 hoy día.

La simulación de 1 segundo (de actividad real) del funcionamiento del 1% la red neuronal del cerebro en el superordenador situado en el instituto de investigación RIKEN en Japón ha tomado nada menos que 40 minutos.

Fujitsu K

Este superordenador consta de 82.944 procesadores SPARC64 (705.024 núcleos de proceso) y es capaz de ofrecer una potencia bruta que supera los 10,51 PetaFLOPS. La simulación ha corrido sobre el software libre NEST y ha utilizado alrededor de 1 petabyte de RAM (algo más de 1 millón de gigabytes).

Según parece, el superordenador K de Fujitsu fue capaz de representar el 1% de la red neuronal de un cerebro humano y dejan entrever que la futura generación de superordenadores con potencia de exaFLOPS se podría llegar a simular la actividad de la totalidad del cerebro según comenta Markus Diesmann del instituto de neurociencia y medicina en Forschungszentrum Julich.

Sin embargo si tenemos en cuenta que el número de sinapsis crece exponencialmente con el número de neuronas disponibles es complicado que “sólo” una potencia básica de exaFLOPS se consiga replicar el funcionamiento del cerebro humano.

¿Cuándo se espera que llegue la era de computación exascale?

Según comentan algunos investigadores, para 2020 podrían existir superordenadores que rindan 100 veces lo que rinde hoy día Fujitsu K llegando a la era Exascale de computación.

Más información | CNET


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