Investigar en el diseño de nuevos sistemas de computación inteligentes inspirados en el cerebro humano. Este es el objetivo del proyecto ‘CoCoUnit: An Energy-Efficient Processing Unit for Cognitive Computing’, liderado por Antonio González, investigador del Departamento de Arquitectura de Computadores de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), que ha sido distinguido con un Advanced Grant, la máxima distinción que otorga la European Research Council (ERC) a proyectos de investigación en la frontera del conocimiento.
“La próxima revolución en la informática, que viviremos en los próximos años, pasará por el despliegue de dispositivos inteligentes, que nos rodearán en todos tipos de ambientes –en el lugar de trabajo, en nuestro hogar, en nuestro ocio, en el transporte, en los hospitales–, con el apoyo de servidores, también inteligentes, en la nube”, afirma el investigador Antonio González. Y es que, actualmente, hay un interés creciente en ampliar las capacidades de los sistemas informáticos para que puedan desarrollar tareas tradicionalmente asociadas a la inteligencia humana (como, por ejemplo, el reconocimiento de la voz, la traducción automática, la síntesis de voz, la clasificación de imágenes o el reconocimiento de objetos). En definitiva, de dotar a los ordenadores de capacidades de aprendizaje, de síntesis y de razonamiento equivalentes a las que desarrolla el cerebro humano (lo que se conoce como cognitive computing).
Estos sistemas de computación cognitiva proporcionarán nuevas experiencias de usuario ofreciendo nuevos servicios o mejorando la eficiencia operativa de los ya existentes. Un ejemplo de estas aplicaciones será la expansión del vehículo autónomo –para que pueda procesar, tal como hacemos cuando conducimos, diferentes imágenes y objetos (semáforos, peatones, señales acústicas como sirenas de ambulancias) en tiempo real– o, en el ámbito de la salud, sistemas que permitan monitorizar un paciente las 24 horas del día.
“Una de las características clave de los sistemas de computación cognitiva será la capacidad de procesar en tiempo real grandes cantidades de datos procedentes de dispositivos de audio y de vídeo, y otros tipos de sensores. Esto exigirá una muy alta potencia de cálculo y, al mismo tiempo, un consumo energético extremadamente bajo”, añade González. La exigencia de eficiencia energética será una condición sine qua non para su éxito, no sólo para los sistemas móviles y portátiles (los llamados wearables), sino también para los grandes centros de procesamiento de datos, donde el consumo de energía es muy elevado y significa uno de los principales gastos en su funcionamiento.
Este es el punto de partida del proyecto de investigación ‘CoCoUnit: An Energy-Efficient Processing Unit for Cognitive Computing’, que ha sido reconocido con una Advanced Grant, la máxima distinción que otorga el European Research Council (ERC) a proyectos de investigación. Porque los procesadores actuales no son adecuados para desarrollar este tipo de tareas, ya que han mantenido la estructura básica de los primeros ordenadores, muy pensada para la optimización de los cálculos (number crunching).

El proyecto parte de un planteamiento disruptivo: investigar arquitecturas no convencionales, “dramáticamente diferentes”, en palabras del investigador, que puedan ofrecer una mayor eficiencia energética en su rendimiento, y a un coste reducido, en la realización de funciones cognitivas. “Nuestro cerebro es el sistema más eficiente actualmente conocido para tareas tales como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje. Nuestro objetivo es inspirarnos en cómo funciona para diseñar nuevas arquitecturas de sistemas de computación que realicen funciones cognitivas con una elevada eficiencia energética y un coste reducido, para hacer viable su incorporación a todo tipo de dispositivos”, explica González.
Así, la finalidad del proyecto es diseñar una nueva unidad de procesamiento, la ‘CoCoUnit’, que se pueda integrar a las unidades existentes de un procesador (núcleos de uso general y GPUs) y que pueda desarrollar funciones cognitivas con una eficiencia energética extremadamente alta. “Nos imaginamos una nueva unidad de procesamiento que se integrará a los futuros procesadores (del mismo modo que ahora incluyen una unidad de procesamiento de gráficos) y que hará posibles nuevas experiencias de usuario, que requieren funciones cognitivas en tiempo real.”
“La idea es aprender de lo que los neuro-científicos van describiendo sobre cómo funciona nuestro cerebro, sobre cómo se estructuran las redes neuronales, para mejorar los procesadores. Nuestro cerebro, a pesar de toda la información que procesa, es muy eficiente energéticamente”, explica el actual director del grupo de investigación en Microarquitectura y Compiladores (ARCO) e investigador del Departamento de Arquitectura de Computadores de la Universitat Politècnica de Catalunya •BarcelonaTech (UPC). Así, la futura CoCoUnit se basará en una arquitectura paralela masiva con unidades extremadamente simples ya que se ha demostrado que muchas unidades simples son más eficientes energéticamente que pocas unidades complejas, con un rendimiento similar.
Además, la innovadora unidad también reducirá el movimiento de los datos. La arquitectura von Neumann utilizada en los procesadores actuales implica un enorme gasto energético, ya que supone mover datos alrededor del sistema: todas las instrucciones y operandos deben ser extraídos de la memoria y enviados a las unidades de ejecución, y los resultados se deben escribir de nuevo a la jerarquía de memoria. Las interconexiones para mover estos datos consumen la mayor parte de la energía de un microprocesador: reducir este movimiento puede, por tanto, suponer importantes beneficios en eficiencia energética.
La ‘CoCoUnit’ también incluirá hardware especializado para algunas funciones clave de estas aplicaciones. La especialización es una metodología clave para mejorar la eficiencia en términos de energía, pero a la vez incrementa el coste de producción dado que las unidades especializadas sólo se pueden utilizar para determinadas aplicaciones. Un reto clave será, por lo tanto, identificar las funciones más importantes para la especialización. También se basará en un modelo de computación diferente, orientado a la ‘inteligencia’: el aprendizaje, más que la ‘programación imperativa’, tendrá un papel clave en este nuevo enfoque. Además, la nueva unidad explorará la resiliencia y la computación aproximada (approximate computing) para una mayor eficiencia energética. (Fuente: UPC)