Hay muchos científicos que no le ven sentido a este proyecto, las razones para esta incomprensión son más técnicas que científicas. Aseguran que existe la teoría para simular el comportamiento cerebral, pero se necesitan supercomputadores excepcionalmente potentes que ofrezcan una capacidad de cómputo de al menos un exaFLOPS (10^18 FLOPS, operaciones de punto flotante por segundo) que son, a día de hoy, una utopía. Como referencia, ya existen equipos que están en los petaFLOPS (10^15 FLOPS) y se estima que en torno a 2020 se tengan supercomputadores con unos 200 petaFLOPS de capacidad de cómputo, la quinta parte de lo requerido para simular la actividad cerebral. Por su parte las estimaciones del Human Brain Project son algo más positivas, asegurando que en 2017/2018 llegarán a los 50 petaFLOPS y en 2020/2021 alcanzarán los exaFLOPS.
Ahora bien se están estudiando varias opciones que puedan cumplir tanto con la parte técnica (llegar a esos exaFLOPS) como la económica (que el proyecto no se dispare en precio, tanto en su instalación como en su posterior mantenimiento), y una de las posibilidades que se plantean es el uso de un millón de procesadores ARM encargados de gestionar el comportamiento de mil neuronas cada uno de ellos. Un total de 1.000 millones de neuronas en su conjunto, una cifra ínfima que representa sólo el 1% de las contenidas en un cerebro.
Un millón de procesadores ARM para simular mil millones de neuronas. Sólo el 1% de las contenidas en un cerebro
También nos encontramos con la problemática del consumo energético. Se estima que el cerebro humano tiene una potencia de 20 vatios, y por supuesto los proyectos para simular su actividad con supercomputadores utilizarían mucha, muchísima más energía. Las diferencias son importantes pero no esenciales para la viabilidad del proyecto, aunque nos lleva a pensar que puede que sea muy pronto para marcarse la meta de simular completamente un cerebro humano.
