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Tomando ejemplo de la naturaleza para las redes neuronales del futuro

  • Inteligencia Artificial

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Así como la capacidad de procesamiento y el funcionamiento del cerebro han inspirado a los científicos para desarrollar los modelos de inteligencia artificial que se utilizan ahora, el ojo humano se está tomando como ejemplo para la inteligencia artificial distribuida. Porque, así como el ojo cuenta con capacidad de preprocesamiento, los dispositivos integrantes de las redes de IA harán mucho más que funcionar como meros sensores o terminales.

En las últimas décadas, los científicos y los ingenieros han estudiado a fondo el cerebro humano para comprender cómo recibe y procesa la información, lo que ha permitido desarrollar algoritmos de inteligencia artificial que permiten a las máquinas inteligentes procesar los datos de forma cada vez más similar a como lo hacen las personas. Este es un camino en el que queda mucho por recorrer, y no solo en la tecnología, sino en la propia comprensión del sistema nervioso humano, cuyos secretos aún no se han desvelado al 100%.

De hecho, en los últimos años se ha demostrado que el ojo humano cuenta con una estructura neuronal altamente especializada, cuya naturaleza y organización permite al ojo llevar a cabo tareas de preprocesamiento de la información visual. Así, en contra de lo que se pensaba anteriormente, el propio ojo “cocina” los datos antes de enviarlos al cerebro. Esto da una muestra de cómo la naturaleza, sabia como es, ha optado por un enfoque de redes neuronales distribuidas, donde la inteligencia no solo se encuentra en el núcleo central, que es el cerebro, sino que cuenta con pequeños núcleos periféricos, altamente especializados, que aportan su propio grano de arena.

Estos descubrimientos están en la misma línea que los avances que se están produciendo en la industria tecnológica, que en los últimos tiempos está proponiendo un modelo de redes neuronales mucho más distribuido, huyendo cada vez más de la idea de una IA centralizada “que lo gobierna todo”. En esencia, la IA central no desaparecería, pero sí delegaría determinadas funciones a los “miembros más cualificados” de su red inteligente.

En el contexto de los grandes despliegues IoT, por ejemplo en una industria manufacturera, los dispositivos como sensores o cámaras no solo captarían el entorno en función de sus capacidades (imagen, sonido, temperatura, electromagnetismo, presión, caudal…), sino que preprocesarían estos datos antes de enviarlos al sistema. Esto permitiría funcionar a toda la red con mucha más eficacia, descargando a la IA central de grandes flujos de datos en bruto, y le permitiría aplicar sus capacidades de procesamiento a información ya contextualizada.

Al mismo tiempo que se encargan de procesar los datos, cada uno de estos pequeños “satélites inteligentes”, también necesitará contar con tecnologías de almacenamiento y procesamiento de datos muy específicas, así como con sistemas de protección frente a intrusiones cibernéticas. Porque, al mismo tiempo que se delegan responsabilidades de procesamiento de datos en estos aparatos, crece la superficie de ataque disponible para los delincuentes.

Este es uno de los retos a los que se enfrenta la industria tecnológica de cara al futuro de IoT y de las redes de inteligencia artificial distribuidas, en las que habrá cada vez más miembros propios y ajenos a la IA principal. Pero su avance es imparable y el concepto de redes altamente diversificadas/distribuidas ya se está extendiendo a los hogares, las oficinas, las fábricas, el transporte de personas y mercancías, y muchos otros sectores que se están sumergiendo cada vez más en la digitalización.