Láseres acoplados para imitar al cerebro

Un grupo de científicos coordinados desde España ha probado en el laboratorio que un oscilador electrónico con una memoria es capaz de realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz, con gran precisión. La investigación constituye un paso adelante en el diseño de sistemas de computación basados en dispositivos sencillos.

El ordenador más perfecto que existe sigue siendo nuestro cerebro; su rapidez y eficiencia radica en la forma de procesar la información a través de su red neuronal. Únicamente en cálculo y algunos otros procesos matemáticos la máquina supera al hombre, ahora bien, a la hora de reconocer una cara borrosa, o personalizar una voz, el cerebro humano tarda una fracción de segundo, mientras que para un ordenador, incluso de los más avanzados, sigue siendo una tarea de mucha dificultad.

Siendo así, imitar al cerebro se convierte en una máxima para desarrollar nuevos sistemas de computación más avanzados y diferentes a los actuales. En este contexto se enmarca el proyecto Europeo PHOCUS (2010-2012), coordinado desde el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB), donde físicos, neurocientíficos e ingenieros han propuesto que los sistemas ópticos (conjunto de láseres acoplados) son objetos que por sus características (velocidad en la reacción, versatilidad y bajo consumo) podrían imitar algunas funciones que la red neuronal realiza de forma tan eficiente.

En el artículo publicado recientemente en Nature Communications dos grupos de investigadores del proyecto PHOCUS en colaboración con otros dos grupos de Bélgica dan un paso hacia delante. En un primer momento la propuesta teórica consistía en que un conjunto de láseres acoplados podía imitar el comportamiento de las neuronas al recibir estímulos sensoriales, y emular así el procesamiento de información cerebral.

Ahora han probado en el laboratorio que un único elemento (oscilador electrónico o láser) con una  cierta memoria (la retroalimentación de su propia salida) es capaz de realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz, con gran precisión. Esto supone una reducción drástica del hardware requerido, lo que ofrece perspectivas de alta velocidad en computación con los mínimos elementos y un  bajo consumo de energía. (Fuente: IFISC (CSIC-UIB))