Proyecto es codirigido por Dr. Tomás Pérez-Acle y Adrián Palacios, del CINV:

DESARROLLAN RETINA ROBÓTICA CAPAZ DE IMITAR EL OJO DE UN ROEDOR
-Científicos chilenos del Centro Interdisciplinario de Neurociencia, de la U. de Valparaíso, trabajan en réplica de tejido humano para proyecto internacional financiado por la Oficina de Investigación de la Fuerza Aérea de USA.

 

Un equipo de científicos chilenos está trabajando en la construcción de una retina computacional, capaz de imitar el ojo de un roedor. El proyecto, es codirigido por el biólogo computacional Tomás Pérez-Acle y el neurocientífico Adrián Palacios, ambos investigadores del Instituto Milenio Centro Interdisciplinario de Neurociencia, de la Universidad de Valparaíso (CINV).

La iniciativa es financiada por la Oficina de Investigación de la Fuerza Aérea de USA (AFOSR) y cuenta con el apoyo de la principal fábrica de circuitos integrados, la estadounidense INTEL. Dicha empresa, espera producir un robot capaz de superar la barrera mítica de la cibernética, llamada “prueba de Turing”. Este órgano computacional podría tener aplicabilidad en el campo médico, con la esperanza de ser utilizada en personas que han sufrido daño en este tejido de su globo ocular.

Pérez-Acle, también investigador de la Fundación Ciencia para la Vida, está encargado de producir los programas de inteligencia artificial que imitarán el comportamiento de la retina de un roedor de origen chileno: el degus. El investigador señala que la retina es parte del cerebro y, por tanto, lo que está desarrollando con su equipo, es la imitación de su funcionamiento. “Cuando el cerebro procesa imágenes, éstas pasan primero por la retina. Luego, dicha estructura las transfiere al tálamo y de ahí, éste las comunica a la corteza. Esa línea de procesamiento la conocemos de hace mucho rato, pero hoy también sabemos que la retina procesa las imágenes: las codifica de forma que el cerebro las entienda de manera óptima y con alta eficiencia. En términos generales, la retina se dedica a encontrar patrones que son relevantes para definir la imagen”.

Diálogo máquina y humano

La innovación tecnológica, sigue el concepto desarrollado por el matemático inglés Alan Turing, según el cual, se podría llegar a un grado de evolución de los sistemas automáticos que pudieran establecer un diálogo con los humanos de tal carácter que fuera imposible para éstos reconocer que se encuentran en contacto con una máquina.

Turing es conocido internacionalmente, entre otras cosas, porque fue capaz de descifrar el “código Enigma” de los nazis y permitir con ello la victoria de los aliados en la segunda guerra mundial. Su historia, incluido su trágico fin tras ser condenado y castrado químicamente por la justicia inglesa debido a su condición de homosexual, fue llevada al cine en una película que en castellano lleva el título, justamente, de “Código Enigma”.

Para llegar al nivel de complejidad descrito por Turing, los computadores deben ser capaces de pasar a una etapa superior de la que han conseguido hasta ahora, es decir, del entrenamiento limitado al aprendizaje continuo. Éste es exactamente el punto en que la retina computacional que está construyendo el equipo de científicos chilenos se espera sea un aporte permitir que un robot supere la prueba de Turing en el futuro. Para esto, el equipo de científicos chilenos forma parte de la iniciativa internacional INTEL Neuromorphic Research Community (INRC), que reúne a investigadores de los principales centros a nivel mundial, incluyendo a la NASA y el MIT.

COMPUTADORES QUE APRENDEN

El científico recurre a un ejemplo de su vida personal: “Cuando me subo a mi moto Harley-Davidson, durante los primeros minutos, todo el campo visual va vibrando, pero a los pocos minutos la vibración desaparece. Mi cerebro y en particular, la retina, que es una porción del sistema nervioso central, anula esa vibración porque se focaliza en aquellos elementos que puede reconocer. Así, nuestro cerebro no es solo la masa encefálica sino también el ojo. La retina está llena de neuronas y esas neuronas forman parte del cerebro”.

Pérez-Acle describe la operación a nivel computacional: “Estamos diseñando un conjunto de programas que, aplicando inteligencia artificial, imitarán el funcionamiento de la retina. Tenemos una primera capa que simula lo que hace este tejido, y luego desarrollaremos una segunda capa que emulará lo que hace el tálamo y una tercera, que imitará el rol de la corteza del cerebro. Y entre la capa de la corteza y del tálamo añadiremos otra función especial que nosotros creemos que es la base del aprendizaje continuo: las llamadas ondas alfa y beta del cerebro”.

Al respecto, el científico explica que esperan generar una función que conecte los patrones generados por la corteza, la retina y el tálamo, produciendo funciones matemáticas que permitan clasificar y almacenar imágenes. “De ser exitosos, éste será un paso relevante para permitir el aprendizaje continuo de los sistemas informáticos que es la base para que en algún momento alcancemos la singularidad”, comenta.

El mecanismo va a ser introducido en un chip, que será puesto a disposición de INTEL y de la comunidad académica, e integrado a componentes desarrollados por otros equipos del proyecto INRC. Esto, hasta lograr producir el autómata que supere la prueba de Turing.

ENSEÑAR A LAS MÁQUINAS

En la búsqueda de la singularidad, es decir, del autómata que supere la prueba de Turing confluyen diversas tecnologías. El chip fabricado por los chilenos tendrá el potencial del entrenamiento continuo, pero será relativamente poco eficiente en términos de gasto energético y velocidad. Entonces INTEL lo integrará a un chip que está construyendo con el aporte de los distintos investigadores del mundo y el conjunto sumará las capacidades con resultado de alto rendimiento. El chip que actualmente produce INTEL, pero al que sólo tienen acceso 40 grupos en el mundo, entre ellos los investigadores del CINV, posee características de “neuromórfico”. Para que un chip sea neuromórfico, sus planos de construcción deben imitar el funcionamiento del cerebro humano, una aproximación que nace de la propuesta de Carver Mead, profesor del Instituto de Tecnología de California (Caltech).

El experto señaló que la forma en que se venían construyendo los computadores, siguiendo la ley de Moore, permitía predecir que cada 18 a 24 meses, éstos doblarían su capacidad, en una progresión geométrica. Pero advirtió que tal evolución estaría limitada por la miniaturización de los componentes de los procesadores, ya que por debajo de cierta magnitud se empezarían a producir fenómenos propios de la mecánica cuántica que impedirían el funcionamiento de tales dispositivos.

Esto hacía necesario buscar otra forma de construir los computadores. La conclusión de Mead, comenta Pérez-Acle, fue que “la mejor forma de hacerlo es yendo a mirar la naturaleza y ¡que máquina más poderosa existe en la naturaleza que el propio cerebro humano!”.

El pronóstico es que INTEL sacará al mercado los primeros chips neuromórficos en 2020. Pérez-Acle aclara que a esa fecha los computadores con este recurso “no van a estar en los escritorios de todas las personas, sino a nivel de investigación todavía, pero van a tener capacidad de operar similar a la del cerebro humano”.

Anticipa que ya hay aproximaciones a esta tecnología en circulación y que su presencia irá paulatinamente en aumento: “A fines de este año INTEL lanzará chips que son capaces de operar una red neuronal. Esto es como un algoritmo, un software matemático que lo que hace es ser muy eficiente para detectar patrones. Por ejemplo, cuando le hablo a Siri (asistente personalizado de los teléfonos iPhone), ésta me reconoce y analiza los comandos que le doy por voz: esto lo hace una red neuronal. Así, en el futuro irán apareciendo cada vez más computadores con chips o procesadores distintos a los originales que van a estar especializados en reconocer patrones, y con una forma de operar equivalente a la del cerebro humano. Viene un cambio muy dramático en la industria de la computación con la aparición de estos chips, porque va a haber que repensar la forma en que hacemos todo el software”.

El salto en que Pérez-Acle y su equipo están involucrados es de proporciones: “Hoy día somos capaces de entrenar máquinas de manera muy efectiva, haciendo que un celular pueda obedecer la voz, un auto se pueda estacionar solo o conducir sin chofer durante un trayecto. ¿Cómo nos damos cuenta que estas máquinas no son inteligentes? Porque no son capaces de mantener un entrenamiento constante, que es lo que hacemos nosotros como seres vivos. Ése es el gran desafío: Construir algoritmos o programas que sean capaces de entrenarse continuamente. Y aprender constantemente”.

(Por Gonzalo Rojas Donoso. Llambías Comunicaciones).

“Biólogo cuenta cómo entrena la retina artificial que sedujo a los gringos” publicado en en Las Ultimas Noticias

“Reportaje TVN Dr. Tomás Pérez Acle – CINV” Ver entrevista en TVN