IBM ha desarrollado un chip bioinspirado que puede hacer que la inteligencia artificial sea más ecológica y eficiente desde el punto de vista energético.
A medida que modelos de IA superpotentes como ChatGPT se hacen omnipresentes en toda la sociedad, grandes rivales tecnológicos como Google, Microsoft, Meta y startups como Anthropic e Inflection han empezado a acaparar ingentes cantidades de potencia de cálculo.
El hardware necesario para entrenar la IA consume mucha energía, lo que contribuye a la ya enorme impacto medioambiental de los centros de datos.
Esto ha impulsado los esfuerzos de I+D para crear chips de IA innovadores capaces de soportar grandes cargas de trabajo con un menor consumo de energía. El último Chip GH2000 ya ha logrado una mayor eficiencia energética que sus predecesores, y la empresa afirma que hará que los centros de datos sean 12 veces más baratos y consuman 20 veces menos energía.
IBM nuevo chip analógico bioinspirado se inspira en el cerebro biológico y será eficaz en cargas de trabajo portátiles como coches, teléfonos y cámaras.
Thanos Vasilopoulos, científico del laboratorio de investigación de IBM en Zúrich, a la BBC"Comparado con los ordenadores tradicionales, el cerebro humano alcanza un rendimiento notable con un consumo de energía mínimo".
La mayoría de los chips existentes son digitales y utilizan el binario (0 y 1) para almacenar datos. El nuevo chip de IBM es distinto, ya que utiliza componentes analógicos conocidos como memristores (resistencias de memoria), capaces de almacenar valores numéricos variables.
La naturaleza analógica de los memristores refleja las funciones sinápticas. No es el primer chip bioinspirado: un equipo de investigación indio logró con éxito diseñado uno en 2022.
El profesor Ferrante Neri, de la Universidad de Surrey, explicó: "Los memristores interconectados pueden crear una red que refleje un cerebro biológico".
Aunque principalmente analógico, el chip de IBM conserva algunos componentes digitales, lo que garantiza su compatibilidad con los sistemas de IA actuales.
Estos chips ligeros serían especialmente útiles para gadgets, vehículos y hardware IoT.
El nuevo chip analógico de IBM para el aprendizaje profundo
Los chips de IBM reducen el consumo de energía al tiempo que ofrecen un rendimiento impresionante en un paquete ligero.
Estos chips siguen el modelo del cerebro humano, que consume aproximadamente los mismos vatios que una bombilla.
He aquí los puntos clave:
- Limitaciones actuales del hardware de IA: La mayoría de las arquitecturas de IA separan la memoria de las unidades de procesamiento, lo que significa que deben intercambiar datos continuamente entre ambas, ralentizando el cálculo y comprometiendo la eficiencia energética.
- Chips analógicos: A imagen y semejanza de las funciones cerebrales humanas, IBM emplea la memoria de cambio de fase (PCM), que registra su estado como un espectro de valores en lugar de 0 y 1. Esto reduce la necesidad de transmisión de datos entre la memoria y el procesador. Esto reduce la necesidad de transmisión de datos entre la memoria y el procesador.
- La parte técnica: El diseño de IBM incluye 64 núcleos de cálculo analógico en memoria, cada uno de ellos con una matriz sináptica de 256 por 256. Cada núcleo puede calcular una capa de modelo de red neuronal profunda (DNN). Cada núcleo puede calcular una capa del modelo de red neuronal profunda (DNN). Una unidad central de procesamiento digital en el chip se encarga de otras operaciones complejas.
- Métricas de rendimiento: El chip alcanzó una excelente precisión de 92,81% en una prueba comparativa de visión por ordenador (CV). Es más de 15 veces más eficiente que varios chips existentes.
Una vez perfeccionados, estos chips bioinspirados acompañarán a los chips digitales en arquitecturas híbridas. Esto permitirá crear sistemas de IA ligeros y energéticamente eficientes, pero capaces de soportar grandes cargas de trabajo.
Con el tiempo, estos chips serán lo bastante ligeros como para desplegarse en tecnología autónoma inteligente, lo que podría dar paso a una nueva generación de robots que caminen, hablen e interactúen con su entorno sin un consumo excesivo de energía.
