Un centro de datos suele tener dos enemigos. El primero es la electricidad que necesita para funcionar. El segundo es una consecuencia inevitable de esa electricidad: el calor. Los procesadores que entrenan los grandes modelos de inteligencia artificial consumen enormes cantidades de energía y buena parte de ella termina convertida en calor, que debe ser evacuado mediante sistemas de refrigeración que también consumen electricidad y, en muchos casos, grandes cantidades de agua. Los centros de datos de mayor tamaño pueden consumir tanta electricidad como una ciudad de 30.000 habitantes y, de acuerdo con la Agencia Internacional de Energía (IEA) hasta un 40% de este consumo se destina a enfriar las instalaciones. Con esto en mente, una alternativa que genere menos consumo no solo es deseable, también necesaria.
En Singapur acaba de ponerse en marcha un experimento que propone una alternativa radical: utilizar células humanas vivas para procesar información. El prototipo, desarrollado por la Universidad Nacional de Singapur y la compañía Cortical Labs (conocida por fusionar neuronas con tecnología) reúne 20 unidades de computación biológica CL1 en un único rack. No es una simulación de neuronas ni un ordenador convencional inspirado en el cerebro. Son neuronas humanas reales, cultivadas en laboratorio a partir de células madre, conectadas a una matriz de electrodos sobre un chip de silicio.
Cada unidad permite enviar estímulos eléctricos a las neuronas y registrar su respuesta. De esta manera, el ordenador puede presentar información a la red neuronal biológica y convertir la actividad eléctrica de las células en datos que el sistema puede interpretar. El resultado es una máquina híbrida en la que el silicio proporciona la interfaz y la electrónica, mientras que las células vivas realizan una parte del procesamiento.
Aquí aparece una de las diferencias fundamentales con un centro de datos convencional. Una GPU necesita mucha energía para realizar sus cálculos y, al hacerlo, genera calor. Las neuronas, en cambio, son extraordinariamente eficientes desde el punto de vista energético. Según Cortical Labs, cada CL1 consume alrededor de 30 vatios, incluso teniendo en cuenta los sistemas necesarios para mantener las células con vida.
Para hacerse una idea de la diferencia, una GPU de altas prestaciones utilizada para inteligencia artificial puede consumir cientos de vatios por sí sola. Un servidor equipado con varias de ellas puede alcanzar varios kilovatios. El resultado es que una parte considerable de la infraestructura de un centro de datos no está dedicada a calcular, sino a proporcionar electricidad, refrigerar los equipos y mantenerlos dentro de unos límites térmicos seguros.
¿Significa eso que estos centros de datos no necesitan refrigeración? En buena medida, sí, pero con un matiz importante. Las neuronas no necesitan ser refrigeradas para eliminar el calor generado durante el procesamiento porque su consumo energético es diminuto y no producen la enorme carga térmica característica de los procesadores de IA. El propio responsable de Cortical Labs ha señalado que los sistemas biológicos no necesitan refrigeración como los servidores convencionales.
Pero las células sí necesitan unas condiciones ambientales muy precisas para sobrevivir. El CL1 incorpora un auténtico sistema de soporte vital: controla la temperatura, mezcla los gases necesarios y mantiene las condiciones adecuadas del medio en el que viven las neuronas. En la instalación de Singapur, además, las células reciben periódicamente una mezcla de nutrientes, azúcares y otros componentes necesarios para mantenerlas activas.Mientras un centro de datos convencional necesita enfriar máquinas. Uno biológico como este necesita mantener vivo un tejido. Y eso cambia también la naturaleza de la infraestructura. La recompensa potencial es enorme.
El prototipo de Singapur pretende explorar una forma de computación mucho menos intensiva en energía y, especialmente, aplicaciones en las que las redes neuronales biológicas pueden tener una ventaja: situaciones en las que existen pocos datos para entrenar un sistema o en las que las condiciones cambian constantemente. Entre las aplicaciones propuestas están la robótica humanoide, la ciberseguridad, la detección de fraudes y el descubrimiento de fármacos. La razón es que un cerebro biológico aprende de una cantidad relativamente pequeña de ejemplos y puede adaptarse a situaciones nuevas. Los sistemas actuales de inteligencia artificial, en cambio, suelen necesitar cantidades enormes de datos y capacidad de cálculo para alcanzar comportamientos similares.
La apuesta no es sustituir el silicio, sino añadir biología al ordenador allí donde pueda aportar algo que el silicio hace peor. Y quizá esa sea la parte más interesante del experimento de Singapur. Durante décadas hemos intentado que las máquinas imiten al cerebro mediante algoritmos. Ahora estamos probando otra posibilidad: utilizar directamente una de las propiedades que hicieron extraordinario al cerebro desde el principio.
“Al cultivar neuronas humanas vivas a partir de células madre y combinarlas con una ingeniería rigurosa – concluye Rickie Patani, responsable de este avance, en un comunicado – no solo estamos creando una alternativa más eficiente al silicio, sino que también estamos desarrollando una plataforma que nos permite comprender el aprendizaje y la adaptación en su origen biológico. Nos brinda una vía real para acelerar el descubrimiento de fármacos y la investigación de enfermedades neurológicas, transformando los conocimientos de laboratorio en resultados concretos mucho más rápido que antes”. “Este avance nos permite acelerar el descubrimiento de fármacos y la investigación de enfermedades neurológicas, transformando los conocimientos de laboratorio en resultados concretos mucho más rápido que antes”, señalan los responsables.
Un centro de datos suele tener dos enemigos. El primero es la electricidad que necesita para funcionar. El segundo es una consecuencia inevitable de esa electricidad: el calor. Los procesadores que entrenan los grandes modelos de inteligencia artificial consumen enormes cantidades de energía y buena parte de ella termina convertida en calor, que debe ser evacuado mediante sistemas de refrigeración que también consumen electricidad y, en muchos casos, grandes cantidades de agua. Los centros de datos de mayor tamaño pueden consumir tanta electricidad como una ciudad de 30.000 habitantes y, de acuerdo con la Agencia Internacional de Energía (IEA) hasta un 40% de este consumo se destina a enfriar las instalaciones. Con esto en mente, una alternativa que genere menos consumo no solo es deseable, también necesaria.
En Singapur acaba de ponerse en marcha un experimento que propone una alternativa radical: utilizar células humanas vivas para procesar información. El prototipo, desarrollado por la Universidad Nacional de Singapur y la compañía Cortical Labs (conocida por fusionar neuronas con tecnología) reúne 20 unidades de computación biológica CL1 en un único rack. No es una simulación de neuronas ni un ordenador convencional inspirado en el cerebro. Son neuronas humanas reales, cultivadas en laboratorio a partir de células madre, conectadas a una matriz de electrodos sobre un chip de silicio.
Cada unidad permite enviar estímulos eléctricos a las neuronas y registrar su respuesta. De esta manera, el ordenador puede presentar información a la red neuronal biológica y convertir la actividad eléctrica de las células en datos que el sistema puede interpretar. El resultado es una máquina híbrida en la que el silicio proporciona la interfaz y la electrónica, mientras que las células vivas realizan una parte del procesamiento.
Aquí aparece una de las diferencias fundamentales con un centro de datos convencional. Una GPU necesita mucha energía para realizar sus cálculos y, al hacerlo, genera calor. Las neuronas, en cambio, son extraordinariamente eficientes desde el punto de vista energético. Según Cortical Labs, cada CL1 consume alrededor de 30 vatios, incluso teniendo en cuenta los sistemas necesarios para mantener las células con vida.
Para hacerse una idea de la diferencia, una GPU de altas prestaciones utilizada para inteligencia artificial puede consumir cientos de vatios por sí sola. Un servidor equipado con varias de ellas puede alcanzar varios kilovatios. El resultado es que una parte considerable de la infraestructura de un centro de datos no está dedicada a calcular, sino a proporcionar electricidad, refrigerar los equipos y mantenerlos dentro de unos límites térmicos seguros.
¿Significa eso que estos centros de datos no necesitan refrigeración? En buena medida, sí, pero con un matiz importante. Las neuronas no necesitan ser refrigeradas para eliminar el calor generado durante el procesamiento porque su consumo energético es diminuto y no producen la enorme carga térmica característica de los procesadores de IA. El propio responsable de Cortical Labs ha señalado que los sistemas biológicos no necesitan refrigeración como los servidores convencionales.
Pero las células sí necesitan unas condiciones ambientales muy precisas para sobrevivir. El CL1 incorpora un auténtico sistema de soporte vital: controla la temperatura, mezcla los gases necesarios y mantiene las condiciones adecuadas del medio en el que viven las neuronas. En la instalación de Singapur, además, las células reciben periódicamente una mezcla de nutrientes, azúcares y otros componentes necesarios para mantenerlas activas.Mientras un centro de datos convencional necesita enfriar máquinas. Uno biológico como este necesita mantener vivo un tejido. Y eso cambia también la naturaleza de la infraestructura. La recompensa potencial es enorme.
El prototipo de Singapur pretende explorar una forma de computación mucho menos intensiva en energía y, especialmente, aplicaciones en las que las redes neuronales biológicas pueden tener una ventaja: situaciones en las que existen pocos datos para entrenar un sistema o en las que las condiciones cambian constantemente. Entre las aplicaciones propuestas están la robótica humanoide, la ciberseguridad, la detección de fraudes y el descubrimiento de fármacos. La razón es que un cerebro biológico aprende de una cantidad relativamente pequeña de ejemplos y puede adaptarse a situaciones nuevas. Los sistemas actuales de inteligencia artificial, en cambio, suelen necesitar cantidades enormes de datos y capacidad de cálculo para alcanzar comportamientos similares.
La apuesta no es sustituir el silicio, sino añadir biología al ordenador allí donde pueda aportar algo que el silicio hace peor. Y quizá esa sea la parte más interesante del experimento de Singapur. Durante décadas hemos intentado que las máquinas imiten al cerebro mediante algoritmos. Ahora estamos probando otra posibilidad: utilizar directamente una de las propiedades que hicieron extraordinario al cerebro desde el principio.
“Al cultivar neuronas humanas vivas a partir de células madre y combinarlas con una ingeniería rigurosa – concluye Rickie Patani, responsable de este avance, enun comunicado– no solo estamos creando una alternativa más eficiente al silicio, sino que también estamos desarrollando una plataforma que nos permite comprender el aprendizaje y la adaptación en su origen biológico. Nos brinda una vía real paraacelerar el descubrimiento de fármacos y la investigación de enfermedades neurológicas, transformando los conocimientos de laboratorio en resultados concretos mucho más rápido que antes”. Noticias de Tecnología y Videojuegos en La Razón
