Computadores capazes de imitar o cérebro humano em termos de capacidade e eficiência podem estar a apenas uma década de distância, segundo o pesquisador da IBM Dharmendra Modha.

Cientistas da companhia e de outras empresas já conseguiram simular a complexidade do córtex felino, um desafio que permite estimar o dia em que será possível alcançar a capacidade do cérebro humano.

No último ano, a IBM e cinco universidades receberam um contrato do Departamento de Defesa norte-americano para trabalharem em um projeto de computação cognitiva, com o objetivo de recriarem a capacidade do córtex humano. Hoje, Modha diz que sua equipe e um  conjunto com os cientistas universitários já conseguiram avançar dois grandes passos.

O primeiro foi uma simulação cortical em tempo real que chegou a mais de um bilhão de neurônios ativos, além de 10 trilhões de sinapses de aprendizado individuais, realizada no supercomputador da IBM Blue Gene/P, com 147.456 processadores e 144 terabytes (TB) de memória. Segundo Modha, os resultados já excedem a capacidade de um córtex de gato.

“Esse é um tremendo avanço histórico. O resultado mostra que, se construirmos um supercomputador com um quintilhão de cálculos por segundo e 4 petabytes de memória – o que pode ser possível na próxima década – , então uma simulação do cérebro humano em tempo real será possível”, afirmou Modha.

O segundo passo foi a criação de um novo algoritmo, chamado de BlueMatter, para interpretar as conexões entre todas regiões corticais e subcorticais. O mapeamento é essencial para compreender como o cérebro se comunica e processa a informação.

O cérebro humano é completamente diferente dos computadores de hoje em tamanho e capacidade, e os cientistas trabalham para aprender como construir novas arquiteturas de computação a partir dele. Segundo Modha, o processo de pesquisa envolve a combinação de supercomputação, neurociência e nanotecnologia.

Modha também citou exemplos do que poderá ser feito com computadores trabalhando nesse nível: análises realistas do suprimento global de água ou dos sistemas financeiros. A ideia é identificar a causa por trás do acontecimento e fazer essas conexões rapidamente, sem esforços, do mesmo jeito que o cérebro humano trabalha.