Investigadores chinos lanzan Spikingbrain-1.0, la IA que imita a las neuronas humanas

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

Un nuevo paradigma de eficiencia

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 drásticamente 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. Este salto lo convierte en una herramienta ideal para tareas que requieren análisis de secuencias ultralargas, como la revisión de documentos legales, la exploración de datos médicos, experimentos de física de altas energías o el modelado de secuencias de ADN.

“Este gran modelo abre un camino técnico no basado en Transformers para la nueva generación de IA”, afirmó Xu Bo, director del Instituto de Automatización.

Menos datos, más inteligencia

Uno de los mayores retos de la inteligencia artificial actual es la voracidad de datos y energía que exige para entrenar modelos de gran escala. Mientras que los Transformers requieren ingentes cantidades de texto, imágenes y horas de cómputo en superordenadores, SpikingBrain-1.0 alcanza resultados comparables con solo el 2% de los datos habituales.

Esto supone un cambio radical: entrenar sistemas útiles de IA sin necesidad de infraestructuras gigantescas ni un gasto energético descomunal. El modelo funciona además en una plataforma GPU doméstica china, lo que reduce la dependencia de hardware extranjero y refuerza la autonomía tecnológica del país.

El equipo ha liberado el modelo en formato open-source y ha puesto en marcha 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 la investigación neuromórfica.

Una carrera hacia la IA neuromórfica

SpikingBrain no surge de la nada, sino que se apoya en avances previos. El mismo instituto, en colaboración con investigadores suizos, desarrolló el chip neuromórfico Speck, publicado en Nature Communications. Este procesador consume apenas 0,42 milivatios en reposo, acercándose a la eficiencia del cerebro humano, que funciona con solo 20 vatios de energía en total.

Más recientemente, China presentó el superordenador Darwin Monkey, con más de 2.000 millones de neuronas artificiales, diseñado para explorar aplicaciones de computación cerebral a gran escala. Estos hitos forman parte de una estrategia clara: apostar por la inteligencia inspirada en el cerebro como alternativa a los modelos energéticamente insostenibles que dominan Occidente.

Li Guoqi, líder del proyecto, lo resume así: “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 de la innovación

La irrupción de SpikingBrain-1.0 llega en un momento en que la comunidad internacional debate sobre la huella energética de la IA. Se estima que entrenar un modelo de última generación consume tanta electricidad como la utilizada por decenas de miles de hogares al año. Ante esta crisis, la arquitectura neuromórfica ofrece una salida viable.

Además, la eficiencia en el procesamiento de secuencias largas abre aplicaciones imposibles hasta ahora: desde diagnósticos médicos más precisos hasta análisis genómicos o la gestión de grandes volúmenes de información jurídica y científica.

Para China, el avance también tiene un valor geopolítico. Al desarrollar un sistema competitivo en una plataforma de hardware nacional, se reduce la dependencia de chips de Estados Unidos y se refuerza la capacidad de liderar la siguiente fase de la carrera global por la inteligencia artificial.

El cerebro como modelo del futuro

El lanzamiento de SpikingBrain-1.0 simboliza un cambio de paradigma en la inteligencia artificial: dejar atrás modelos basados en fuerza bruta y datos infinitos para acercarse a la eficiencia elegante de la biología.

Aunque aún queda un largo camino para replicar todas las capacidades cognitivas humanas, este avance demuestra que la inspiración en la neurociencia puede ofrecer soluciones tecnológicas disruptivas. Con un sistema abierto, eficiente y adaptable, China se coloca en la vanguardia de la IA neuromórfica.

Si el futuro de la inteligencia artificial pasa por ser sostenible, accesible y capaz de procesar información compleja sin colapsar las redes eléctricas, entonces la ruta marcada por SpikingBrain-1.0 parece más que una alternativa: puede ser el próximo salto evolutivo de la inteligencia artificial.