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Por: FERNANDO JIMENEZ-MOTTE*

“Genes, átomos, células y neuronascomo ENTES COMPUTACIONALES”

En los años 1950, aparecieron las primeras computadoras digitales de propósito general. Se fabricaron utilizando tubos al vacío o bulbos como componentes electrónicos activos. Los módulos de tubos al vacío estaban compues-tos por compuertas y circuitos lógicos digitales (puertas

lógicas, flip-flops, etc…)

A principios de la década de 1960, el estado del arte en la cons-trucción de computadoras de estado sólido, sufrió un notable avance; surgieron las tecnologías de circuitos digitales como: RTL (Lógica Transistor Resistor), DTL (Lógica Transistor Diodo), TTL (Lógica Transistor Transistor), ECL (Lógica Complementada Emisor). Las primeras calculadoras electrónicas requerían entre 75 y 100 circuitos integrados. Después se dió un paso importante en la reducción de la arquitectura de la computadora a un circuito integrado simple, resultando uno que fue llamado microprocesa-dor, unión de las palabras “micro” del griego μικρο, “pequeño”, y procesador.

El primer microprocesador fué el Intel 4004, producido en 19711.

Imaginemos al Universo y sus componentes: ga-laxias, átomos, células, genes, neuronas, bacterias, luz, agua como elementos computacionales con interacción universal...

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“… Existen aproximadamente 1010 células nerviosas y posiblemente más de 1014 interconexiones en la Red Neuronal humana que constituye el sistema central nervioso constituyéndose en la Red de Comunicaciones más sofisticada del Universo...”

En el año 1972 es lanzado al mercado el procesador 8008 con 3,500 transitores y una velocidad de reloj de 200 kilohertz. A partir de ese momento fueron apareciendo las siguientes gamas de procesadores:

• En 1978, el 8086 con 29,000 transistores y una velocidad de reloj de 10Mhz.

• En 1987, el 386, con 275,000 transistores y una velocidad de reloj de 20Mhz.

• En 1989, el 486, con 1,200,000 transistores y una veloci-dad de reloj de 25Mhz y en el año 1991 un 486 de 50Mhz.

• En el 2004 , el Pentium 4 con 55 millones de transistores y una velocidad de reloj de 3.4 Ghz.

• En el 2006 el Core 2 Duo con 253 millones de transistores hasta llegar a los años 2008 al 2012 de la era “multi core” o multi núcleo.

• En el 2012 el Core i7-3770K con velocidad de reloj de 3.5Ghz

Sin embargo, en el Siglo XXI, los bloques constructores o “building blocks” que nuestra civilización está aprendiendo a manejar como elementos computacionales, están caracterizados por las letras “G”, “A”, “N”, “C”. No me refiero a una cadena de la estructura genética o genoma del ser humano sino a genes, átomos, neuronas y células.

La idea de la computación cuántica surge en 1981, cuando Paul Benioff expuso su teoría para aprovechar las leyes cuánticas en el entorno de la computación. En vez de trabajar a nivel de voltajes eléctricos, se trabajaría a nivel del cuanto o “quantum”2. En la computación digital, un bit sólo puede tomar dos valores: 0 o 1. En cambio, en la computación cuántica, intervienen las leyes de la mecánica cuántica, y la partícula puede estar en superposición coherente: puede ser 0, 1 y puede ser 0 y 1 a la vez (dos estados ortogonales de una partícula sub atómica). Eso permite que se puedan realizar varias operaciones a la vez, según el número de qubits.La computación cuántica es un paradigma de computación distinto al de la computación clásica. Se basa en el uso de qubits (“quantum bits”), en lugar de bits, y da lugar a nuevas puertas lógicas, que hacen posibles nuevos algoritmos. En un computador cuántico, una capacidad computacional de 500 Qubits por ejemplo, requeriría de 2500 valores complejos, lo cual sería un valor demasiado grande a ser representado en un computador clásico. Por ejemplo, un Terabyte de información digital requiere de 243 valores discretos.

Si por otro lado observamos el cerebro y la red neuronal biológica humana, la jerarquía de la estructura del sistema nervioso del cuerpo humano exhibe un protocolo C3I2 (Comando, Control, Comunicaciones, Información e Informática) partiendo del cerebro y que converge a una celda.

Existen aproximadamente 1010 células nerviosas y posiblemente más de 1014 interconexiones en la Red Neuronal humana que constituye el sistema central nervioso constituyéndose en la Red

de Comunicaciones más sofisticada del Universo. Las neuronas son los bloques constructores o “building blocks” de la unidad de señalización en el sistema nervioso. El sistema nervioso es una memoria de máquina con arquitectura auto organizativa.

Una célula es de por sí un microprocesador a nivel biológico molecular con capacidad computacional. El Corazón Humano es un Computador Biológico Molecular con la capacidad de manejo de un gran campo de energía electromagnético.

Las 100 Trillónes de células en un adulto humano forman una cadena de proteínas que auto organizan sin el más mínimo error 150,000,000,000,000,000,000 (150 quintillones o 150 x 1018) aminoácidos!

Para estimar la potencia computacional del cerebro, podríamos contar el número de sinapsis: estimar su velocidad de operación, y determinar las operaciones de sinapsis por segundo. Hay aproximadamente 1015 sinapsis que operan con alrededor de 10 impulsos x segundo, dando aproximadamente 1016 operaciones de sinapsis por segundo3. Una sóla célula nerviosa puede procesar 200,000 datos de información al mismo tiempo cada segundo.

Hay alrededor de 10 billones de células nerviosas en el cerebro las cuáles mantienen comunicación a través de 100 trillones de conexiones. El ojo humano por ejemplo, tiene una capacidad de procesar 10 millones de bits de información por segundo. De esta manera el reto de la tecnología, es el de emular las capacidades de procesamiento del sistema neuronal complejo del ser humano.

IBM ha introducido recientemente al mercado, un nuevo chip experimental neuro-sináptico, que emula la función cerebral en áreas como la cognición, la percepción y la acción. Estos nuevos Neuro chips o chips neuromórficos, se utilizan algoritmos

y circuitos de silicio con el fin de recrear las neuronas y las sinapsis enriquecidas en el cerebro. IBM ha desarrollado dos (02) prototipos de trabajo que actualmente están sometidos a las pruebas.

Ambos tienen 256 núcleos de neuronas y fueron fabricados en 45 nm SOl-CMOS. Un núcleo tiene 262.144 sinapsis pro-gramables mientras que el otro contiene

Imagen ilustrativa de la dualidad onda-partícula, en el que se aprecia cómo un mismo fenómeno puede ser percibido de dos modos distintos. Fuente: Wikipedia.

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“...Siguiendo el camino neuromórfico de IBM, el Intel Research Laboratory en Hillsboro, Oregon, EE.UU., anunció el diseño de un chip neuromór-fico basado en dos tecnologías: válvulas laterales de giro y en los memristores...”

65.536 sinapsis de aprendizaje. Los investigadores ya han logra-do aplicaciones como la visión artificial, memoria asociativa, cla-sificación de patrones, navegación y reconocimiento de patrones.

Siguiendo el camino neuromórfico de IBM, el Intel Research Laboratory en Hillsboro, Oregon, EE.UU., anunció el diseño de un chip neuromórfico basado en dos tecnologías: válvulas

laterales de giro y en los memristores. Basados en diseños de Spin-neuromórficos puede lograr una performance de consumo de energía más eficiente. La meta de Intel es construir chips que emulan al cerebro humano.

A través de los circuitos de silicio y algoritmos avanzados, junto con los principios de la neurociencia, la nanociencia y la super-

computación, estos chips son capaces de imitar los procesos biológicos, como los que ocurren en el cerebro humano.

El universo que nos rodea, galaxias, sis-temas solares, estrellas, agujeros negros, pulsares, neutrons, etc… son sistemas computacionales. El universo en sí es el sistema computacional más impresionante, un verdarero Computador Cosmológico Cuántico o Quantum Universe Computer.

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Fernando Jiménez MotteExperto Mundial en Tecnología. Ex Director de las Carreras de Ingeniería Elec-trónica y de Telecomunicaciones y Redes de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, UPC. Ha reportado cuentas de resultados en Empresas en el orden de $140 Millones de Dólares en el Sector de Telecomunicaciones. Su pasión por el Product Management, el Desarrollo de Productos y la Innovación han guiado su exitosa carrera profesional dedicada a obtener resultados sobresalientes. Tiene una formación de Ph.D in Electrical Engineering en Florida Atlantic University, USA, un Master y Bachelor of Science in Electrical Engineering del Naval Postgraduate School, CA, USA, Project Management y Manufacturing Cost Strategies en el California Institute of Technology, Caltech, USA. Ha sido reconocido como Experto Global por el Gerson Lehrman Group y el Society of Industry Leaders de Vista Research USA. Es miembro del International Neural Network Society INNS. Reconocido por la Lista “Who is Who in the World”, y las prestigiosas publicaciones Great Minds of the XXI Century, USA y 2000 Outstanding Intelectuals of the XXI Century, IBC de Cambridge, Inglaterra. Reconocido por IBC como Top 100 Professionals 2010.

* Envíeme su respuesta vía Twitter a @stockfjm.

¿Cómo compararíamos la velocidad de procesamiento de nuestro procesador más veloz en la Tierra, con la capacidad de procesamiento de un sistema binario (similar a nuestro Sistema Solar pero, con dos [02] Soles) o con la capacidad computa-cional de un computador equivalente a la energía que maneja nuestro universo, aproximadamente de 100,000 googols o 10105 operaciones4?...* Se estima que nuestro universo en el lapso de 14 billones de años ha realizado 10,000 billones de billones de googols o 10122 operaciones.

Conforme aumenta la capacidad computacional de nuestra civilización, lo invisible se vuelve visible. Conforme muchos secretos del universo se hacen visibles más es nuestro asombro de este maravilloso universo en el que habitamos y más recordamos la magnífica frase de Saint Exupery “Lo esencial es invisible a los ojos”

Referencias:

1. Wikipedia. Microprocessor cronology and Transistors count. 2. En física, el término cuanto o cuantio (del latín Quantum, plural Quanta,

que representa una cantidad de algo), denotaba en la física cuántica primitiva tanto el valor mínimo que puede tomar una determinada magnitud en un sistema físico, como la mínima variación posible de este parámetro al pasar de un estado discreto, a otro.

3. Energy Limits to the Computational Power of the Human Brain, Ralph Merkle4. Programming the Universe, Set Lloyd, MIT.

Fernando Jiménez-Motte, Director Científico de IT/USERS®. Fotografía: José Luis Bazán. Todos los Derechos Reservados.

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