¿Alguna vez has analizado las operaciones que ejecutas al cruzar la calle? Primero buscas el paso de peatones más cercano y te aproximas a él, luego observas a izquierda y derecha para comprobar si se acerca algún vehículo. Entonces, calculas si te dará tiempo a pasar (en función de la velocidad a la que se aproximen, la distancia a la que se encuentren, tu velocidad y la longitud del cruce), y finalmente caminas hasta la acera opuesta.

Aunque la mayoría de las personas cruza la calle varias veces al día sin ningún esfuerzo aparente, estas simples operaciones requerirían una complejidad computacional inasumible para un sistema artificial. Sin embargo, los sistemas neuromórficos tratan de imitar el sistema de procesamiento del cerebro para poder llevar a cabo de forma eficiente actividades complejas que implican percepción, control motor e integración multisensorial a alta velocidad y con bajo consumo.
Esta mayor capacidad de cómputo con mucha menos energía y volumen, permitirá la creación de máquinas más inteligentes a pequeña escala y nos conducirá a la siguiente etapa en miniaturización e inteligencia artificial.

Los sistemas biológicos realizan muchas tareas de procesamiento complejas con una eficiencia que aún no está al alcance de sistemas artificiales. Por ello la biología constituye un buen referente para implementar sistemas que realicen tareas que los seres vivos desarrollan de forma natural, como es el caso de la visión, el aprendizaje de movimientos, coordinación motora, etc.

Los ordenadores podrán anticipar y aprender, en lugar de simplemente responder de formas pre programada. Estos aparatos son lineales y sólo mueven información entre chips de memoria y un procesador central. En cambio, el cerebro está mucho más interconectado.

Es por eso que los chips neuromórficos pretenden procesar la información de una forma diferente a la utilizada por el hardware tradicional, imitando la arquitectura del cerebro para aumentar el pensamiento del ordenador y su capacidad de responder. Su objetivo es copiar el trabajo en red que hacen las neuronas. A partir de esta invención, las computadoras podrán anticipar y aprender, en lugar de simplemente responder de manera pre-programados.

Incluso las mejores computadoras de la actualidad no son competencia para la sofisticación del cerebro humano. Las computadoras son lineales y transportan información de un lado a otro entre chips de memoria y un procesador central sobre una red troncal de alta velocidad. El cerebro, por otro lado, está completamente interconectado, con la lógica y la memoria entrecruzadas con una densidad y diversidad mil millones de veces mayor a la que se puede encontrar en una computadora moderna. Los chips neuromórficos tienen el objetivo de procesar información de una manera fundamentalmente distinta al hardware tradicional, ya que imita la arquitectura del cerebro para provocar un gran aumento en la capacidad de una computadora para pensar y responder.
Los procesadores neuromórficos, son los que tratan de procesar información imitando la arquitectura del cerebro humano, con el fin de incrementar considerablemente la capacidad de pensamiento y respuesta de un ordenador. Combinando partes de almacenamiento y de procesamiento de datos en los mismos módulos interconectados entre sí, los procesadores neuromórficos ofrecen mayor potencia y mejor eficiencia energética.
La tecnología neuromórfica será la próxima etapa de la informática potente, al permitir un procesamiento de información amplia mente más rápido y una mejor capacidad de aprendizaje para las máquinas. El chip TrueNorth de IBM, con un millón de neuronas, cuyo prototipo se presentó en agosto de 2014, tiene una potencia para ciertas tareas que es cientos de veces superior a la de una CPU (unidad central de procesamiento) convencional, y por primera vez, más comparable a la corteza humana.

Fuentes:
Tecnología neuromórfica
Chips de computadora que imitan el cerebro humano
Tecnología neuromórfica
Ingeniería neuromórfica