El cerebro es uno de los órganos más complejos y sofisticados del cuerpo humano. Llevamos mucho tiempo estudiándolo y todavía sabemos muy poco sobre él. Sin embargo, después de mucho esfuerzo científico, hemos conseguido idear algunos paralelismos, como la computación cuántica y la inteligencia artificial general.
¿Y si pudiéramos, a través de la tecnología, alcanzar el rendimiento de un cerebro humano imitando sus procesos biológicos? Los investigadores de la Western Sydney University creen que es posible. Y su teoría no se ha quedado únicamente en los libros, si no que han puesto en marcha un proyecto para hacerla realidad.
Dile ‘hola’ al DeepSouth Supercomputer
El Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos (ICNS) de la mencionada institución explica que están trabajando en el primer sistema informático capaz de simular a escala las redes del cerebro humano gracias a un sistema neuromórfico. El mismo ha sido denominado DeepSouth Supercomputer y se espera que esté operativo en 2024.
A diferencia de los sistemas informáticos convencionales, DeepSouth ha sido diseñado desde cero para funcionar como si fuese una enorme red neuronal. Se trata de una plataforma completamente novedosa que promete establecer un nuevo paradigma de cómo se manejan las cargas informáticas y, aseguran, llegará con muchas ventajas tangibles.
En primer lugar, la arquitectura del superordenador será capaz de emular el cerebro humano para alcanzar picos de 228 billones de operaciones sinápticas por segundo. Desde el ICNS aseguran que esto es equivalente a la tasa estimada de operaciones que puede realizar el cerebro humano. Además, será tremendamente eficiente.
Según los investigadores, el cerebro humano puede procesar información equivalente a un exaFLOP por segundo con algo así como 20 vatios de potencia. La ingeniería neuromórfica de DeepSouth promete procesar una cantidad de datos equivalente con mucho menos energía. ¿El beneficio? Mejorar el desarrollo de la inteligencia artificial.
“La simulación de redes neuronales con picos en equipos estándar mediante unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y unidades centrales de procesamiento (CPU) multinúcleo es demasiado lenta y consume mucha energía. Nuestro sistema cambiará eso», explica el director del ICNS, André van Schaik. DeepSouth promete ser muy diferente.
Hay algunos datos importantes que todavía no se han dado a conocer, como qué equipos de hardware formarán parte de este sistema. Aparentemente, no veremos una arquitectura tradicional basada en CPU, como las Intel Xeon, y GPU, como las NVIDIA H100, para hacer funcionar DeepSouth. En abril de 2024, si todo sale de acuerdo a lo planeado, se resolverán estas dudas.
Por otro lado, Cuando nos hablan de asistentes de programación solemos pensar inmediatamente en GitHub Copilot. Esto puede deberse a que se trata de la herramienta de inteligencia artificial (IA) más utilizada por estos tiempos a la hora de “picar código”. Sin embargo, no es la única que existe.
En el mundo del desarrollo encontramos alternativas como CodeWhisperer de Amazon, Code Llama de Meta y Duet AI for Developers de Google. Lo cierto es que el hecho de que el gigante del buscador esté tratando de ponerse las pilas en la carrera de la IA nos invita a tener en cuenta su propuesta.
Gemini en todas partes
Google parecía estar quedándose muy atrás en IA frente a OpenAI, algo que resultaba particularmente curioso porque la compañía llevaba años trabajando en esta disciplina. Pero la firma de Mountain View se despertó y puso sobre la mesa artillería pesada para competir con lo mejor que tenía.
Aquí es donde entró en escena Gemini, un modelo de IA ideado para superar en algunos aspectos al prodigioso GPT-4. Pues bien, Gemini que se espera que aterrice en Bard y en los Pixel 8 Pro con Android, también llegará “en las próximas semanas “a Duet AI for Developers de Google, su asistente de IA competidor de GitHub Copilot.
Estamos frente a una herramienta que, al igual que la desarrollada por la empresa propiedad de Microsoft, brinda un conjunto de soluciones interesantes para los desarrolladores. Veamos. La asistencia de código, como lo indica su nombre, completa código a medida que se va trabajando.
Pero esto no es lo único interesante. Como si de Bard o ChatGPT se tratase, también es posible chatear en lenguaje natural con Duet AI for Developers. De esta forma se le podrá pedir, por ejemplo, que cree una “plantilla HTML con un formulario para completar los datos del clima a través de una API”.
El sistema también puede desplegar acciones contextuales inteligentes. A través de estas es posible automatizar ciertas tareas dentro del flujo de trabajo del desarrollador. Es decir, el asistente va analizando el código escrito y sus dinámicas para ofrecer soluciones posiblemente útiles.
Puede que en este punto te estés preguntando cómo acceder a Duet AI for Developers. La herramienta, que estuvo limitada a pruebas cerradas, ya está disponible para el público general a través de su página web. Se podrá utilizar sin costo hasta el 1 de febrero de 2024.
Sí, no se trata de una herramienta gratuita. Lo cierto es que GitHub Copilot tampoco lo es. Para utilizar Duet AI for Developers después del período free habrá que pagar 9 dólares por mes para cada usuario (en un con el pago anual por adelantado), aunque los usuarios de Google Cloud tendrán créditos disponibles para utilizarlo durante un tiempo sin pagar.
GitHub Copilot, como decimos, también es de pago. En este caso, los planes arrancan en 10 dólares mensuales para estudiantes y profesores. También hay un plan Business de 19 dólares al mes y otro Enterprise de 39 dólares al mes. ¿Conseguirá Google arrebatarle parte de la cuota de mercado a Microsoft en este terreno? Con el tiempo lo sabremos.
