Xabier Iturbe, coordinador del Grupo de Trabajo en Tecnologías Neuromórficas e IA de AESEMI & Ingeniero de Investigación Senior en IKERLAN S. Coop.
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el símbolo más visible del progreso tecnológico, la punta del iceberg de un mundo digital que se sostiene sobre chips y semiconductores. La miniaturización de los transistores de silicio ha multiplicado la capacidad de cálculo de los chips de manera exponencial, permitiendo ejecutar modelos de IA cada vez más potentes que acaparan titulares y despiertan admiración.
Pero bajo ese brillo se esconde una paradoja: los chips que habilitan la IA se diseñan para procesar grandes volúmenes de datos por fuerza bruta, no de manera inteligente ni eficiente. El resultado son sistemas que asombran por su capacidad, pero que devoran energía y recursos. Las exigencias computacionales y energéticas de la IA se incrementan exponencialmente debido al desarrollo de modelos cada vez más grandes y complejos, lo que plantea serios desafíos para su sostenibilidad a largo plazo.
La naturaleza, en cambio, ofrece un modelo radicalmente distinto, perfeccionado a lo largo de millones de años de evolución. Ha desarrollado sistemas sensoriales que, gracias a una sofisticada estructura de codificación neuronal y mecanismos de atención selectiva, condensan enormes volúmenes de datos en un conjunto reducido de información crítica que el cerebro procesa rápida y eficientemente. Los insectos son un ejemplo extremo de esta eficiencia: con cerebros diminutos y apenas una gota de néctar como fuente de energía, reaccionan al instante a los cambios del entorno, esquivando obstáculos y depredadores. Su inteligencia no radica en el tamaño ni en la potencia de procesamiento, sino en la habilidad de analizar solo la información esencial, justo en el momento oportuno.
Los chips neuromórficos reproducen la manera en que los sentidos y el cerebro perciben, interpretan y responden al entorno. A diferencia de los chips tradicionales, que registran y procesan datos de forma continua—como una cámara grabando una escena inmóvil o un micrófono captando el silencio—, los chips neuromórficos solo se activan cuando aparece información relevante. Cada dato relevante —como un píxel que detecta un cambio de luz, un micrófono que capta un nuevo sonido o una neurona artificial que recibe señal de otra— se convierte en un evento independiente que fluye por la arquitectura del procesador neuromórfico.
Concretamente, los eventos se envían a las unidades computacionales que les corresponden según su origen y la topología del modelo de IA que se está ejecutando. En cada unidad, los eventos se combinan con otros, creando nuevos eventos que continúan su camino por la arquitectura del procesador.
Este flujo automático de eventos permite procesar información rápidamente y en paralelo, sin depender de memorias centrales ni sufrir los cuellos de botella característicos de la arquitectura de procesadores Von Neumann. El resultado es un sistema rápido y eficiente, que apenas consume energía cuando no hay eventos que procesar y reacciona con rapidez cuando los hay.
Los chips neuromórficos basados en eventos son ideales para operar en el mundo físico, donde la energía es limitada y las reacciones deben ser inmediatas. De esta forma, la IA neuromórfica puede salir del cloud —donde los recursos son abundantes— y desarrollarse bajo las mismas restricciones que la biología ha enfrentado durante millones de años, situándose en la frontera entre lo digital y lo físico, donde la información surge y la acción ocurre. Dotados de IA neuromórfica, los dispositivos edge se convierten en los sentidos del mundo digital: robots, drones y vehículos autónomos capaces de percibir y reaccionar con la eficiencia y rapidez propias de los sistemas biológicos.
Desde memristores analógicos, que imitan con mayor fidelidad y eficiencia los procesos biológicos, incluso usando materiales más allá del silicio, hasta chips digitales compatibles con los procesos de fabricación de semiconductores y ya disponibles en el mercado, la tecnología neuromórfica avanza con rapidez. Startups como BrainChip o Prophesee, junto con gigantes como Intel, IBM, Samsung o Sony, están impulsando el ecosistema neuromórfico, diseñando y probando chips en aplicaciones que van desde entornos industriales hasta el mercado de consumo.
Hace unos 500 millones de años, la vida se reinventó durante la explosión cámbrica, adaptándose a un entorno cambiante y desarrollando los sentidos como herramientas para interactuar con él. Hoy, la IA se encuentra en los albores de una transformación tecnológica de alcance comparable, desafiando décadas de dominio de la arquitectura Von Neumann que aún define la mayoría de los chips.
Los sensores y procesadores neuromórficos emergen como nuevas especies de chips, diseñados para que la IA sea más rápida, eficiente y adaptable. Representan un proceso evolutivo en el que cada tecnología busca desarrollarse y prosperar dentro de su propio nicho de aplicación. Como en la explosión cámbrica, no todas las especies tecnológicas sobrevivirán, pero de esta competencia y diversidad surgirán los chips que definirán la próxima era de la IA.
Este momento de disrupción representa también una oportunidad de inversión estratégica con impacto en todo el stack tecnológico. La diversidad de la tecnología neuromórfica permite seleccionar el punto de entrada según el equilibrio buscado entre riesgo, impacto y madurez: desde diseños digitales con adopción cercana, hasta desarrollos analógicos o basados en nuevos materiales, con horizontes más largos pero un potencial disruptivo mayor.
***Xabier Iturbe es coordinador del Grupo de Trabajo en Tecnologías Neuromórficas e IA de AESEMI & Ingeniero de Investigación Senior en IKERLAN S. Coop.