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Sebastián Isaza Ramírez y Ricardo Andrés Velásquez Vélez son dos investigadores del Departamento de Ingeniería Electrónica de la UdeA que desarrollaron un proyecto para conocer a fondo las capacidades y desafíos de la utilización de redes neuronales de impulsos para construir sistemas de inteligencia artificial. 

Desde hace poco más de cien años, con el descubrimiento de las neuronas, se han experimentado avances extraordinarios tanto en el conocimiento del cerebro como en la tecnología de la computación. Y en la intersección de estos dos dominios ha aparecido la inteligencia artificial (IA), que hoy en día inicia una revolución global. Sin embargo, la forma como se hace IA hoy en día conlleva un alto costo energético por las enormes cantidades de recursos de cómputo requeridos. 

“La Inteligencia Artificial es un conjunto de técnicas que nos permite construir sistemas que adquieren esa característica que conocemos como inteligencia y que intuitivamente le asignamos a los seres humanos. La IA busca construir máquinas hechas de software y hardware para procesar información y tomar acciones de manera inteligente”, explica el profesor Sebastián Isaza. 

De ahí que las redes neuronales de impulsos (Spiking Neural Networks) —que han sido una valiosa herramienta para simular el cerebro y para el avance de la neurociencia— se presentan ahora como una promesa para hacer IA utilizando menos energía, buscando imitar todavía más la forma como lo hace nuestro cerebro. Para lograrlo, se necesitan cambios de fondo en la forma que se diseñan hoy en día los computadores. 

“Las redes neuronales por impulsos es una nueva forma de hacer inteligencia artificial y solo puede funcionar bien con un rediseño del hardware de los computadores (de sus microchips y procesadores). La promesa de esta tecnología es reducir en gran medida el consumo energético comparado a lo que se requiere en la actualidad para tener funcionando sistemas muy grandes como por ejemplo el ChatGPT, que consume la energía de una ciudad”, reseña el profesor Sebastián Isaza. 

Hace algunos años los profesores detectaron que una de las tecnologías emergentes era la de computación neuromórfica, y el profesor Sebastián Isaza ya había tenido experiencia con el tema de la neurociencia en un posdoctorado. “En este caso se toman como base las redes neuronales de impulsos –que son más similares a las biológicas– y eso les da unas posibilidades en la implementación de sistemas portátiles, en robots, computación en el borde, entre otros, porque consumirían menos energía”, indica el investigador Velásquez. 

En este proyecto de investigación sobre Redes Neuronales de Impulsos, los profesores Sebastián Isaza y Ricardo Velásquez, junto a su equipo de investigación del Grupo SISTEMIC, se han dedicado a estudiar este tipo de modelos y han desarrollado dos subproyectos con propósitos específicos. El nombre real del proyecto es “Mapping spiking neural networks on unconventional parallel computing platforms”, el cual traducen como “Programación de redes neuronales de impulsos en plataformas de cómputo no-Convencionales”. 

De una parte, investigan cómo utilizar estas redes para construir un sistema de navegación autónoma para un velero (embarcación a escala). “Para ello se diseñó una red neuronal de impulsos que controle la vela y el timón basado en sensores de viento, dirección del velero y localización, se construyó un entorno de simulación que integró varias herramientas de software y se validaron los resultados en simulación, demostrando que el controlador de IA funciona tan bien como los mejores algoritmos del estado del arte. Además, se implementó el sistema en un velero real a escala y se hicieron pruebas de funcionamiento en la fuente de la Universidad de Antioquia y en el Canal de Panamá, en el marco de un convenio de colaboración con la Universidad Técnica de Panamá y la Universidad de Mälardalen (Suecia)”, describe el profesor Ricardo Velásquez. 

En el otro subproyecto investigaron la cantidad de cómputo necesaria para ejecutar este tipo de redes neuronales, así como su integración con los entornos de programación paralela para lograr mayor eficiencia en el uso de recursos. Ambos esfuerzos les permitieron conocer a fondo las capacidades y desafíos de la utilización de redes neuronales de impulsos para construir sistemas de inteligencia artificial. “Es el primer proyecto que realizamos en este tema y será el punto de partida para investigaciones futuras”, indican los profesores Isaza y Velásquez. 

En el Grupo SISTEMIC de la UdeA participan 13 profesores de programas como Ingeniería Electrónica, Ingeniería de Sistemas y Bioingeniería. Sus líneas de investigación se enfocan en Sistemas embebidos, Computación de alto rendimiento, Inteligencia computacional y Procesamiento de señales. En el marco de este proyecto hicieron sus trabajos de investigación y se graduaron los estudiantes Nelson Giraldo y Jonathan Gómez del programa de Maestría en Ingeniería y Juan Guillermo Calle del pregrado en Ingeniería Electrónica. 

Por ahora los investigadores del Grupo SISTEMIC continuarán desarrollando nuevas propuestas científicas apoyados en las redes neuronales y ahondando aún más en las posibilidades que les ofrecen para generar nuevos avances en Inteligencia Artificial.