Los Países Bajos están construyendo un centro líder de computación neuromórfica

      Nuestras tecnologías más recientes y avanzadas, desde IA hasta IoT industrial, robótica avanzada y automóviles autónomos, comparten serios problemas: consumo masivo de energía, capacidades limitadas en el borde, alucinaciones del sistema y serias brechas de precisión. 

      Una posible solución está surgiendo en los Países Bajos. El país está desarrollando un ecosistema prometedor para la computación neuromórfica, que se basa en la neurociencia para impulsar la eficiencia y el rendimiento de TI. Miles de millones de euros se están invirtiendo en esta nueva forma de computación en todo el mundo. Los Países Bajos tienen como objetivo convertirse en un líder en el mercado al reunir a nuevas empresas, empresas establecidas, organizaciones gubernamentales y académicos en un ecosistema de computación neuromórfica.

      Una misión holandesa al Reino Unido

      En marzo, una delegación holandesa aterrizó en el Reino Unido para organizar una "Misión de Innovación" con representantes tecnológicos y gubernamentales locales. Top Sector ICT, una organización apoyada por el Gobierno holandés, lideró la misión, que buscaba fortalecer y discutir el futuro de la computación neuromórfica en Europa y los Países Bajos. 

      Contactamos con Top Sector ICT, quien nos conectó con uno de sus colaboradores: el Dr. Johan H. Mentink, experto en física computacional de la Universidad de Radboud en los Países Bajos. El Dr. Mentink habló sobre cómo la computación neuromórfica puede resolver los desafíos de energía, precisión y eficiencia de nuestras arquitecturas informáticas actuales. 

      "Las computadoras digitales actuales utilizan procesos que consumen mucha energía para manejar datos", dijo el Dr. Mentink. 

      "El resultado es que algunos centros de datos modernos consumen tanta energía que incluso necesitan su propia planta de energía.” 

      La informática actual almacena datos en un lugar (memoria) y los procesa en otro lugar (procesadores). Esto significa que se gasta mucha energía en transportar datos, explicó el Dr. Mentink. 

      Por el contrario, las arquitecturas de computación neuromórfica son diferentes a nivel de hardware y software. Por ejemplo, en lugar de utilizar procesadores y memorias, los sistemas neuromórficos aprovechan los nuevos componentes de hardware, como los memristores. Estos actúan como memoria y procesadores. 

      Al procesar y guardar datos en el mismo componente de hardware, la computación neuromórfica elimina la tarea de transportar datos que consume mucha energía y es propensa a errores. Además, debido a que los datos se almacenan en estos componentes, se pueden procesar de manera más inmediata, lo que resulta en una toma de decisiones más rápida, reducción de alucinaciones, mayor precisión y mejor rendimiento. Este concepto se está aplicando a la computación perimetral, IoT industrial y robótica para impulsar una toma de decisiones más rápida en tiempo real. 

      "Al igual que nuestros cerebros procesan y almacenan información en el mismo lugar, podemos hacer computadoras que combinen el almacenamiento y procesamiento de datos en un solo lugar", explicó el Dr. Mentink.  

      Casos de uso temprano para computación neuromórfica

      La computación neuromórfica está lejos de ser solo experimental. Un gran número de empresas de tecnología nuevas y establecidas están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de nuevo hardware, dispositivos periféricos, software y aplicaciones informáticas neuromórficas.

      Las grandes marcas tecnológicas como IBM, NVIDIA e Intel, con sus chips Loihi, están involucradas en la computación neuromórfica, mientras que las empresas de los Países Bajos, alineadas con un libro blanco nacional de 2024, están asumiendo un papel de liderazgo regional. 

      Por ejemplo, la empresa holandesa Innatera, líder en procesadores neuromórficos de potencia ultrabaja, obtuvo recientemente €15 millones en fondos de serie A de Invest — NL Deep Tech Fund, EIC Fund, MIG Capital, Matterwave Ventures y Delft Enterprises. 

      Innatera es solo la punta del iceberg, ya que los Países Bajos continúan apoyando a la nueva industria a través de fondos, subvenciones y otros incentivos.

      Los casos de uso inmediato para la computación neuromórfica incluyen tecnologías de detección basadas en eventos integradas en sensores inteligentes como cámaras o audio. Estos dispositivos neuromórficos solo procesan el cambio, lo que puede reducir drásticamente la energía y la carga de datos, dijo Sylvester Kaczmarek, director ejecutivo de OrbiSky Systems, una compañía que brinda integración de inteligencia artificial para tecnología espacial.  

      El hardware y el software neuromórficos tienen el potencial de transferir IA que se ejecuta en el perímetro, especialmente para dispositivos de baja potencia como dispositivos móviles, portátiles o IoT. 

      El reconocimiento de patrones, la detección de palabras clave y el diagnóstico simple, como el procesamiento de señales en tiempo real de flujos de datos complejos de sensores para usos biomédicos, robótica o monitoreo industrial, son algunos de los principales casos de uso, explicó el Dr. Kaczmarek. 

      Cuando se aplica al reconocimiento y clasificación de patrones o detección de anomalías, la computación neuromórfica puede tomar decisiones de manera muy rápida y eficiente, 

      El profesor Dr. Hans Hilgenkamp, Director Científico del Instituto MESA+ de la Universidad de Twente, estuvo de acuerdo en que el reconocimiento de patrones es uno de los campos en los que sobresale la computación neuromórfica. 

      "También se puede pensar en [por ejemplo] la predicción de fallas en aplicaciones industriales o automotrices", dijo.   

      Las brechas que crean oportunidades neuromórficas

      A pesar del progreso reciente, el camino hacia el establecimiento de ecosistemas informáticos neuromórficos robustos en los Países Bajos es un desafío. Las cadenas de suministro tecnológicas globalizadas y la estandarización de las nuevas tecnologías dejan poco espacio para la innovación a nivel de hardware. 

      Por ejemplo, se ha demostrado que las redes ópticas y los chips ópticos superan a los sistemas tradicionales en uso en la actualidad, pero la tecnología no se ha implementado a nivel mundial. La implementación de nuevo hardware implica una coordinación estratégica entre los sectores público y privado. El despliegue global de la tecnología 5G proporciona un buen ejemplo de los desafíos. Requirió que las empresas de telecomunicaciones y los gobiernos de todo el mundo implementaran no solo nuevas antenas, sino también teléfonos inteligentes, computadoras portátiles y una gran cantidad de hardware que pudiera admitir el nuevo estándar. 

      Por el lado del software, mientras tanto, los sistemas 5G tenían una necesidad apremiante de estándares globales para garantizar la integración, la interoperabilidad y la implementación sin problemas. Además, las empresas de telecomunicaciones establecidas tuvieron que pasar de la competencia pura a la colaboración estratégica, un cambio desconocido para una industria construida durante mucho tiempo en operaciones aisladas.

      Los ecosistemas de computación neuromórfica enfrentan obstáculos similares. Los Países Bajos reconocen que el éxito de toda la industria depende de la innovación en materiales, dispositivos, diseños de circuitos, arquitectura de hardware, algoritmos y aplicaciones. 

      Estos desafíos y brechas están impulsando nuevas oportunidades para empresas de tecnología, nuevas empresas, proveedores y socios. 

      El Dr. Kaczmarek nos dijo que la computación neuromórfica requiere una integración de pila completa. Esto implica experiencia que puede conectar nuevos materiales y dispositivos a través del diseño de circuitos y arquitecturas con algoritmos y aplicaciones. "Unir estas capas es crucial pero desafiante", dijo. 

      En el lado de los algoritmos y el software, el desarrollo de nuevos paradigmas de programación, reglas de aprendizaje (más allá de la propagación inversa estándar del aprendizaje profundo) y herramientas de software nativas del hardware neuromórfico también son prioridades. 

      "Es crucial hacer que el hardware sea utilizable y eficiente, codiseñando hardware y algoritmos porque están íntimamente acoplados en sistemas neuromórficos", dijo el Dr. Kaczmarek. 

      Otras industrias que han desarrollado o están considerando investigar sobre computación neuromórfica incluyen la atención médica( interfaces cerebro-computadora y prótesis), la agroalimentación y la energía sostenible. 

      Los módulos o componentes de computación neuromórfica también se pueden integrar con CMOS convencionales, fotónica, IA e incluso tecnologías cuánticas. 

      Oportunidades a largo plazo en los Países Bajos

      Le preguntamos al Dr. Hilgenkamp qué conocimientos especializados o innovaciones son más necesarios y ofrecen las mayores oportunidades de contribución y crecimiento dentro de este ecosistema emergente.

      "Los desarrollos a largo plazo involucran nuevos materiales y mucha investigación, que ya se está llevando a cabo a nivel académico", dijo el Dr. Hilgenkamp. 

      Agregó que la idea de "materiales que pueden aprender" plantea conceptos completamente nuevos en la ciencia de los materiales que son emocionantes para los investigadores. 

      Por otro lado, el Dr. Mentink señaló la oportunidad de transformar nuestras economías, que dependen del procesamiento de cantidades masivas de datos. 

      "Incluso reemplazar una pequeña parte de eso con computación neuromórfica conducirá a ahorros masivos de energía", dijo. 

      "Además, con la computación neuromórfica, se puede realizar mucho más procesamiento cerca de donde se producen los datos. Esta es una buena noticia para situaciones en las que los datos contienen información confidencial.” 

      Los ejemplos concretos, según el Dr. Mentink, también incluyen la detección de fraudes en transacciones con tarjetas de crédito, el análisis de imágenes mediante robots y drones, la detección de anomalías en los latidos del corazón y el procesamiento de datos de telecomunicaciones.

      "Los casos de uso más prometedores son aquellos que involucran grandes flujos de datos, fuertes demandas de tiempos de respuesta muy rápidos y pequeños presupuestos de energía", dijo el Dr. Mentink. 

      A medida que aumentan los casos de uso de la computación neuromórfica, el Dr. Mentink espera que crezca el desarrollo de cadenas de herramientas de software que permitan una rápida adopción de nuevas plataformas neuromórficas. Este nuevo sector incluiría servicios para agilizar el despliegue.

      "El crecimiento sostenible a largo plazo requiere un esfuerzo interdisciplinario concertado en toda la pila informática para permitir una integración perfecta de los descubrimientos fundamentales con las aplicaciones en nuevos sistemas informáticos neuromórficos", dijo el Dr. Mentink. 

      La línea de fondo

      El potencial de la computación neuromórfica se ha traducido en miles de millones de dólares en inversiones en los Países Bajos y Europa, así como en Asia y el resto del mundo. 

      Las empresas que pueden innovar, desarrollar e integrar tecnologías neuromórficas a nivel de hardware y software son las que más ganan.  

      El potencial de la computación neuromórfica para una mayor eficiencia energética y rendimiento podría extenderse a todas las industrias. La energía, la atención médica, la robótica, la IA, el IoT industrial y la tecnología cuántica se beneficiarán si integran la tecnología. Y si el ecosistema holandés despega, los Países Bajos estarán en condiciones de liderar el camino.

      Apoyar la tecnología holandesa es una misión clave de la Conferencia TNW, que se lleva a cabo del 19 al 20 de junio en Ámsterdam. Las entradas ya están a la venta: use el código TNWXMEDIA2025 al finalizar la compra para obtener un 30% de descuento.