IBM ha desarrollado un prototipo de chip «similar a un cerebro» que podría dar lugar a semiconductores de inteligencia artificial (IA) para smartphones que consuman menos batería.
IBM Research ha presentado un prototipo de chip analógico de IA que demuestra una eficiencia y una precisión notables en la realización de cálculos complejos para redes neuronales profundas (DNN).
El nuevo diseño pretende responder a la preocupación por las emisiones de carbono asociadas al gran número de ordenadores necesarios para alimentar los sistemas de IA, así como prolongar la vida útil de los smartphones.
Según IBM, la eficiencia del chip se debe a componentes que funcionan de forma similar a las conexiones del cerebro humano.
El CI CMOS de 14 nm se compone de 64 mosaicos analógicos de computación en memoria, cada uno con una matriz de 256 x 256 barras cruzadas de células de unidades sinápticas. Esto permite al semiconductor almacenar pesos localmente como niveles analógicos en forma de conductancia en la memoria de cambio de fase, e implementa el cálculo analógico de multiplicación-acumulación.
En la actualidad, la mayoría de los chips son digitales y almacenan la información en forma de 0 y 1. En cambio, el nuevo chip de IBM se basa en unos componentes llamados memristores, que son analógicos y pueden almacenar una serie de números.
Esto hace que el chip sea similar al funcionamiento de las sinapsis en el cerebro humano, lo que le permite alcanzar un rendimiento notable con un consumo de energía reducido.
«Creemos que se trata del mayor nivel de precisión de todos los chips que utilizan una tecnología similar», afirma IBM.
Thanos Vasilopoulos, científico del laboratorio de investigación de IBM en Zúrich (Suiza), afirmó que la mayor eficiencia energética del chip permitiría ejecutar cargas de trabajo mayores y más complejas en entornos de bajo consumo o con baterías limitadas, como vehículos, teléfonos móviles y cámaras.
Además, los proveedores de servicios en la nube podrían utilizar estos chips para reducir los costes energéticos y su huella de carbono.
«Estos avances sugieren que podemos estar a punto de asistir a la aparición de chips similares a cerebros en un futuro próximo», declaró a la BBC Ferrante Neri, profesor de aprendizaje automático e inteligencia artificial de la Universidad de Surrey.
Sin embargo, aún quedan retos por superar, como el costo de los materiales y las dificultades de fabricación.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine
