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Nuevo chip neuromórfico iguala la velocidad del cerebro humano para modelado neuronal en tiempo real

Un equipo liderado por el profesor Yang Yuchao de la Universidad de Pekín, en colaboración con el Instituto de Microsistemas y Tecnología de la Información de Shanghái, ha desarrollado el primer chip neuromórfico del mundo capaz de igualar la velocidad operativa del cerebro humano. Publicado en Science, el chip utiliza memristores de cambio de fase para realizar cálculos directamente en la memoria, eliminando el cuello de botella de transferencia de datos que ralentiza las computadoras convencionales.

La investigación

El chip está fabricado con un proceso estándar de 40 nanómetros y ocupa solo 0.28 milímetros cuadrados. Opera a 50 MHz con nueve etapas de pipeline por paso de integración, procesando dinámicas neuronales continuas en menos de 10 milisegundos, igualando la escala temporal nativa de la actividad cerebral. En pruebas, el chip logró una aceleración de 478.18× sobre una GPU NVIDIA A100 de grado empresarial al reconstruir superficies corticales 3D (mapeando pliegues de materia blanca y gris). En comparación con ASICs de última generación, funcionó de 3.82× a 36.27× más rápido mientras consumía de 11.75× a 24.73× menos energía. Las mallas de superficie resultantes fueron suaves, topológicamente precisas y obtuvieron puntuaciones altas en métricas como Distancia Promedio de Superficie Simétrica y Distancia de Hausdorff.

Por qué es importante

El modelado cerebral en tiempo real es crítico para interfaces cerebro-computadora, navegación quirúrgica intraoperatoria y el estudio de enfermedades neurodegenerativas como Alzheimer y Parkinson. Hasta ahora, estas tareas requerían minutos de computación fuera de línea. Este chip acerca la reconstrucción de alta fidelidad a escala de milisegundos al uso práctico, permitiendo potencialmente a los cirujanos ver la estructura cerebral durante las operaciones o habilitando gemelos digitales del cerebro que rastrean cambios neuronales en tiempo real.

Qué puedes hacer

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Fuente: Neuroscience News

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