China presenta SpikingBrain-1.0, la IA eficiente inspirada en neuronas humanas

CIUDAD DE MÉXICO.- Investigadores de la Academia China de Ciencias han presentado SpikingBrain-1.0, un sistema de inteligencia artificial inspirado en el cerebro humano. Desarrollado por Li Guoqi y Xu Bo, el modelo utiliza redes neuronales de picos eléctricos, que replican la forma en que las neuronas biológicas se comunican. Con esta arquitectura, SpikingBrain logra un rendimiento similar a modelos tradicionales como ChatGPT, pero con solo el 2% de los datos de entrenamiento. El anuncio, realizado el 8 de septiembre en Pekín, refleja la apuesta de China por alternativas más sostenibles y eficientes a la IA basada en Transformers.

SpikingBrain-1.0: la IA china inspirada en el cerebro humano

La clave de SpikingBrain está en sus neuronas de picos impulsados por eventos, que solo se activan cuando es necesario, en lugar de procesar información de forma continua. Este principio biológico permite reducir significativamente el consumo energético y acelerar operaciones que suelen ser costosas en modelos tradicionales. Durante las pruebas, una variante del sistema mostró una mejora de velocidad de 26,5 veces frente a arquitecturas Transformer en la generación del primer token a partir de un contexto de un millón de tokens. Esto lo convierte en una herramienta ideal para análisis de secuencias ultralargas, como revisión de documentos legales, exploración de datos médicos, experimentos de física de altas energías o modelado de secuencias de ADN.

Xu Bo, director del Instituto de Automatización, destacó: “Este gran modelo abre un camino técnico no basado en Transformers para la nueva generación de IA”. Con ello, se abre un nuevo paradigma de eficiencia que podría cambiar la forma en que se desarrollan y aplican los sistemas de inteligencia artificial.

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Menos datos, más eficiencia

Uno de los mayores desafíos de la inteligencia artificial actual es la alta demanda de datos y energía para entrenar modelos de gran escala. Mientras los Transformers requieren ingentes cantidades de texto, imágenes y horas de cómputo en superordenadores, SpikingBrain-1.0 logra resultados comparables usando solo el 2% de los datos habituales. Este enfoque permite entrenar sistemas útiles de IA sin depender de infraestructuras gigantescas ni gastar grandes cantidades de energía.

El modelo incluso funciona en plataformas GPU domésticas chinas, lo que reduce la dependencia de hardware extranjero y fortalece la autonomía tecnológica del país. Además, el equipo ha liberado el sistema en formato open-source y ha lanzado una plataforma pública de pruebas acompañada de un informe técnico bilingüe. Esta apertura busca atraer a la comunidad científica global y consolidar el liderazgo chino en investigación neuromórfica.

SpikingBrain se apoya en avances previos, como el chip neuromórfico Speck, desarrollado en colaboración con investigadores suizos, que consume apenas 0,42 milivatios en reposo, acercándose a la eficiencia del cerebro humano. También se suma el superordenador Darwin Monkey, con más de 2.000 millones de neuronas artificiales, diseñado para explorar aplicaciones de computación cerebral a gran escala. Según Li Guoqi, líder del proyecto, “Estamos demostrando que existe un camino distinto para la IA, más cercano al funcionamiento natural del cerebro y más eficiente para el futuro”.

Implicaciones globales y futuro de la IA

El lanzamiento de SpikingBrain-1.0 llega en un momento en que la huella energética de la IA es un tema de debate internacional. Se estima que entrenar modelos de última generación consume electricidad equivalente a la de decenas de miles de hogares al año. La arquitectura neuromórfica de SpikingBrain ofrece una alternativa más eficiente y sostenible.

Su capacidad para procesar secuencias largas abre aplicaciones antes imposibles, desde diagnósticos médicos más precisos hasta análisis genómicos o la gestión de grandes volúmenes de información jurídica y científica. Además, el desarrollo de un sistema competitivo en hardware nacional reduce la dependencia de chips extranjeros, reforzando la posición de China en la carrera global por la inteligencia artificial.

Con SpikingBrain-1.0, se simboliza un cambio de paradigma: dejar atrás los modelos basados en fuerza bruta y datos infinitos para acercarse a la eficiencia del cerebro humano. Aunque todavía queda camino para replicar todas las capacidades cognitivas, la IA neuromórfica demuestra que la inspiración en la neurociencia puede ofrecer soluciones tecnológicas disruptivas y sostenibles, marcando un posible salto evolutivo en la inteligencia artificial.