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Un ordenador que emula el cerebro y puede resolver los problemas matemáticos más complejos del mundo

Un nuevo prototipo de computadora llamado “memcomputer” funciona imitando el cerebro humano, y según sus creadores podría realizar algún día tareas notoriamente complejas como romper códigos  o resolver los conocidos como NP-completo. Con este tipo de problema, denominado según el acrónimo inglés Nondeterministic Polynimial Time (tiempo polinominal no determinista), una persona puede ser capaz de confirmar rápidamente si cualquier solución dada puede o no puede funcionar, pero no puede encontrar rápidamente la mejor solución a la misma.

Un ejemplo de un dilema de este tipo es el “problema del viajante”, en la que alguien se da una lista de las ciudades y se le pide encontrar la ruta más corta posible a partir de una ciudad que visita tras otra solo una vez y vuelve a la ciudad de partida. Aunque alguien puede ser capaz de encontrar rápidamente si una ruta llega a todas las ciudades y no ir a cualquier ciudad más de una vez, verificar si es el camino más corto implica tratar cada combinación y la complejidad crece enormemente cuando el número de ciudades aumenta. Los memprocessors en una de estas nuevas memcomputadoras pueden trabajar en conjunto y a la vez para encontrar todas las soluciones posibles a estas interrogantes.
En un microchip convencional, el procesador, que ejecuta cálculos, y la memoria, que almacena datos, son componentes separados. Esta retransmisión constante de datos entre el procesador y la memoria consume tiempo y energía, limitando así el rendimiento de los ordenadores estándar. Por el contrario, Massimiliano Di Ventra , físico teórico de la Universidad de California, San Diego, y sus colegas están construyendo “memcomputers”, compuestos por “memprocessors”, que sincronizan los datos de proceso y almacenamiento. Esta configuración imita las neuronas que conforman el cerebro humano, con cada neurona sirviendo como procesador y memoria.
Esta tecnología fue vaticinada en los años 70, pero no sería hasta 2008 cuando pudieron ser fabricados por primera vez. Ahora, Di Ventra y sus compañeros de laboratorio han construido un prototipo memcomputer y dicen puede resolver de forma eficiente un tipo muy difícil de problema computacional. Gracias a los avances en estas décadas desde que fue ideado, se ha podido construir con la mayoría de componentes procedentes de microelectrónica estándar.

Más allá de la Máquina de Turing
Hasta ahora, para resolver los problemas NP-completo, además de la famosa Máquina de Turing, los científicos también utilizaban los llamados ordenadores cuánticos, que cuentan con componentes conocidos como qubits  para investigar todas las soluciones posibles a un problema a la vez. Sin embargo, los ordenadores cuánticos tienen limitaciones, como por ejemplo, que por lo general operan a temperaturas extremadamente bajas. Por el contrario, las memcomputadoras al poder ser construidas con la tecnología estándar operan a temperatura ambiente. Por ello, aunque parte del concepto, un memcomputador no es una máquina de Turing ya que estas utilizan estados de células de memoria individuales y no utilizan los estados colectivos.
Por ejemplo, un análisis detallado de los algoritmos utilizados, muestra que el estado colectivo de la máquina implementa todos a la vez (a través de la superposición de estados cuánticos) usando un número exponencial de estados, cada uno de ellos con la misma probabilidad con la que disminuye exponencialmente el número de qubits en cuestión. Sucesivamente, reorganiza las probabilidades codificadas en el estado colectivo y “selecciona” los que realmente resuelven el problema implementado.
La máquina que se construyó se compone de una unidad de control, una red de memprocessors (memoria computacional), y una unidad de lectura, tal como se representa esquemáticamente en la Fig. 1. La unidad de control se compone de generadores aplicadas a cada memprocessor. El memprocessor en sí es un módulo electrónico fabricado a partir de dispositivos electrónicos estándar. Por último, la unidad de lectura se compone de un módulo de desplazamiento de frecuencia y dos multímetros. Todos los componentes que se han utilizado son dispositivos electrónicos comerciales.

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Fig.1: Esquema de la arquitectura memcomputing utilizado en este trabajo para resolver el problema de la suma de subconjuntos.

Puedes leer el artículo científico publicado por los creadores en Advances Science Magazine.