Neuralink busca un algoritmo de compresión de datos sin pérdida 200:1

Neuralink busca un algoritmo de compresión de datos sin pérdida 200:1

La startup creada por Elon Musk, Neuralink, ha logrado avances notables en los últimos meses. Su primer implante cerebral en un ser humano ha sido un éxito, a pesar de ciertos problemas. Sin embargo, ahora se enfrenta a un desafío colosal relacionado con la compresión de datos, un reto que evoca los famosos ficheros MP3 y la serie ‘Silicon Valley’.

Un algoritmo de compresión revolucionario

Neuralink ha anunciado un «reto de compresión» con objetivos casi inimaginables. Buscan desarrollar un algoritmo capaz de lograr un ratio de compresión de 200:1. Esto significa que, por cada 200 bits de datos originales, solo se utilizaría uno en el archivo comprimido.

Compresión sin pérdida y en tiempo real

No solo se trata de una alta tasa de compresión, sino que esta compresión debe ser sin pérdida, ejecutándose en tiempo real con una latencia menor a un milisegundo y con un consumo energético mínimo (menos de 10 mW, incluyendo la transmisión de datos vía radio). El algoritmo debe permitir la recuperación de todos los datos originales al descomprimir el archivo.

La cantidad de datos es abrumadora

El implante N1 de Neuralink genera aproximadamente 200 Mbps de datos provenientes de sus electrodos (1.024 electrodos a 20 kHz con una resolución de 10 bits), pero solo puede transmitir datos inalámbricamente a velocidades de 1 Mbps. Esto exige una compresión de datos superior a 200x para resolver el problema planteado.

Datos de referencia y el problema del ruido

Para facilitar el trabajo en este problema, Neuralink ha puesto a disposición de los interesados un archivo ZIP de 143 Mbytes con grabaciones de señales de electrodos de un implante en un primate. Estos datos, obtenidos mientras el animal jugaba a un videojuego, muestran cantidades significativas de ruido aparente. La compresión de datos con mucho ruido es extremadamente complicada, a menos que se encuentren patrones repetitivos entre los datos, algo que hacen algoritmos como el de Huffman.

Implicaciones más allá de Neuralink

Una compresión de datos con un ratio 200:1 sin pérdida y con bajo consumo energético tendría aplicaciones extraordinarias en la industria tecnológica. Centros de datos podrían beneficiarse enormemente al poder comprimir grandes volúmenes de información de manera eficiente.

Un desafío sin recompensa económica explícita

Curiosamente, Neuralink no menciona una recompensa económica específica en su publicación del reto. Simplemente indican que aquellos que logren resolver el problema deben ponerse en contacto con la empresa a través de una dirección de correo electrónico.

Pied Piper y la fiebre de la compresión

La serie ‘Silicon Valley’ introdujo la aplicación ‘Pied Piper’, la cual usaba un algoritmo de compresión revolucionario. La serie incluso inspiró la creación de la puntuación de Weissman, una métrica real para evaluar la eficiencia de algoritmos de compresión.

La historia del MP3

En los años 80, Karlheinz Brandenburg, Eberhard Zwicker y Dieter Seitzer desarrollaron el formato MP3, que permitió comprimir música de alta fidelidad con un ratio de 12:1. Sin embargo, a diferencia de lo que necesita Neuralink, el MP3 es un formato con pérdida, lo que lo hace inadecuado para este nuevo desafío.

Neuralink está en busca de un avance que no solo revolucionaría su tecnología, sino que podría tener un impacto significativo en toda la industria tecnológica. La búsqueda de un algoritmo de compresión eficiente y sin pérdida continúa, y el mundo espera con ansias ver si este desafío puede ser superado.

Valentina Rodríguez

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