El sistema de informática neuromórfica Intel Pohoiki Springs tiene la capacidad de 100 millones de neuronas y un consumo menor a 500 vátios

El sistema de informática neuromórfica  Pohoiki Springs  y tiene una capacidad de computación de 100 millones de neuronas, 750 veces más que el chip Loihi y un consumo inferior a 500 vatios. Es el mayor sistema de informática neuromórfica que ha desarrollado Intel hasta la fecha. Este sistema integra 768 chips de investigación neuromórfica Loihi en un chasis con el tamaño de 5 servidores estándar.

Aunque todavía se encuentra en fase de investigación, proporcionará a los investigadores una potente herramienta con la que desarrollar algoritmos inspirados en arquitectura neuromórfica para resolver problemas y con capacidad de aprendizaje en tiempo real. Los miembros del tendrán acceso para construir aplicaciones mediante Pohoiki Springs a través de la Nube.

Con este avance, Intel ha logrado acercarse al nivel del cerebro de un mamífero de pequeño tamaño. Los investigadores han demostrado que el chip Loihi es capaz de reconocer gestos, leer braille o aprender nuevos olores.

Algunos ejemplos de uso de este chip son la búsqueda de gráficos y patrones, como reconocer caras o buscar patrones con elevada correspondencia, así como la búsqueda eficiente de rutas óptimas. También es usado para problemas de cumplimiento de limitaciones, como planificar rutas, programación de aerolíneas o resolver Sudokus. Otro ejemplo de uso es en problemas de optimización, donde pueden ser programadas para que optimice objetivos específicos de forma matemática.

La inteligencia artifical está cada vez más presente en nuestro día a día, por esto la mayoría de fabricante de procesadores apuestan por incluir esta tecnología en estos, como el , o Intel que dota a sus .

Estos avances permiten a la informática neuromórfica resolver problemas mas allá de lo que puede resolver una CPU o GPU, como la automatización o la , problemas cada vez más comunes en el día a día de los tiempos que corren, haciendo que estos chips funcionen lo más parecido a un cerebro humano en lugar de hacerlo como simples máquinas, capaces de resolver complicados cálculos matemáticos, pero sin capacidad para aprender.

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