El proyecto 'Advancing Intelligence: Next-Generation Brain-Like AI', liderado por el investigador Jordi Madrenas de la Universidad Politécnica de Cataluña, ha recibido financiación a través de Unite! Seed Fund para implementar una inteligencia artificial neuromórfica, inspirada en las redes neuronales del cerebro humano. El proyecto se desarrolla conjuntamente con el Instituto Superior Técnico (IST) de Lisboa, Portugal y el Real Instituto de Tecnología (KTH) de Suecia.

Unite!, la alianza de universidades europeas de la cual forma parte la Universidad Politécnica de Cataluña-Barcelona Tech (UPC), trabajará en una propuesta innovadora en el área del aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) a partir de un enfoque neuromórfico, inspirado en las redes neuronales del cerebro humano. En el proyecto, junto con Jordi Madrenas participan los profesores Juan Manuel Moreno y Jordi Cosp-Vilella. Los tres son investigadores del grupo de investigación Sensores Inteligentes y Sistemas Integrados. También colabora el investigador Bernardo Vallejo, así como los profesores Diogo Caetano, del Instituto Superior Técnico) de Lisboa, Portugal, y Pawel Herman, del Real Instituto de Tecnología (KTH) de Suecia.

El propósito del proyecto, que se prolongará hasta diciembre de 2024, es la implementación de una inteligencia artificial neuromórfica neuromórfica (tipo cerebro) de próxima generación que supere las limitaciones convencionales del aprendizaje y la escalabilidad de la inteligencia artificial neuromórfica. El equipo coordinará el conocimiento de los grupos de investigación de las tres universidades para avanzar en tres líneas: Dispositivo, Neurona y Sistema. Los socios del proyecto son expertos en cada uno de esos ámbitos. La fase inicial de la investigación implica la combinación de memorresistores (dispositivos que son como resistores comunes pero dotados de memoria, emulando en algunos aspectos a las neuronas) para redes a gran escala, hardware configurable de neuronas artificiales tipo spiking y modelos cerebrales de alto nivel.

El proyecto va en la línea del Pacto Verde Europeo, al investigar sobre tecnologías de bajo consumo. La colaboración entre los socios, con perfiles complementarios, permitirá realizar una investigación innovadora y complementaria a los proyectos actuales de los socios. En este sentido, Jordi Madrenas explica que "comprender mejor el funcionamiento de los sistemas neuronales biológicos junto con un hardware eficiente permitirá aplicaciones en los ámbitos de la ingeniería y la salud, como la robótica inteligente de bajo consumo, prótesis neurales compactas y estrategias para ayudar a tratar enfermedades neuronales".

Los responsables prevén, una vez obtenidos los primeros resultados, preparar una propuesta de proyecto más ambiciosa en la convocatoria 2024 del programa Pathfinder del EIC (European Innovation Council), que apoya proyectos de vanguardia de alto riesgo que exploren, como este de Unite!, nuevas áreas, con el objetivo de convertirse en potenciales tecnologías del futuro. Está previsto en esta fase involucrar a otros centros de investigación y empresas en neurociencia cognitiva.

Los tres socios de Unite! del proyecto actual colaboran desde hace varios años. La UPC aporta al proyecto el liderazgo y experiencia en implementación de sistemas neuromórficos de bajo consumo de energía en tiempo real. En este sentido, el grupo, liderado por Jordi Madrenas, ha desarrollado una arquitectura adecuada para ejecutar, en tiempo real, el comportamiento de redes neuronales spiking (SNNs), incluyendo múltiples modelos y plasticidad.

Por su parte, los investigadores del IST (Portugal) que son expertos en I+D de vanguardia en micro y nanotecnologías desarrollarán la tecnología de los memorresistores y la electrónica para interfaces con sistemas basados en FPGA utilizados para SNNs.

El equipo del KTH (Suecia) se centra en la modelización computacional de fenómenos cerebrales cognitivos y perceptivos, desarrollando redes neuronales cerebrales para el reconocimiento holístico de patrones. (Fuente: UPC)