El constante aumento del tráfico de datos (un 22% más que el año pasado respecto a 2022, según DE-CIX) y las nuevas necesidades informáticas de la inteligencia artificial están llevando al límite los sistemas convencionales. Se necesitan nuevas fórmulas y el cálculo cuantitativo no es una alternativa. La empresa de electrónica Intel es una de las más avanzadas en el desarrollo de sistemas neuromórficos, una conjunción de biología y tecnología que busca imitar la forma en que el ser humano procesa la información. Junto a ella, en esta cantera por un proceso más eficaz y eficiente, corren IBM, Qualcomm y centros de investigación como el Instituto de Tecnología de California (Caltech)donde nació el concepto de la mano de Carver Mead, el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts)el Instituto Max Planck de Neurobiología en Alemania y Universidad Stanford.
Intel anunció que este es el sistema neuromórfico más grande del mundo: Punto Halacon 1.150 millones de neuronas tecnológicas y 1.152 procesadores (pulgas) Loihi 2 que consume un máximo de 2.600 tanques y con una capacidad de proceso equivalente al cerebro de un buho. Un estudio publicado en Exploración IEEE atribuye mayor eficiencia y fabrica sistemas basados en unidades centrales de proceso (CPU) y unidades gráficas (GPU), los motores informáticos convencionales.
Mike Davis, nacido en Dallas hace 48 años en julio, es director de informática neurológica en Intel Labs y máximo responsable de los últimos avances sobre quienes visualizan el futuro inmediato de la informática.
Pregunta. ¿Qué es un sistema neuromórfico?
Respuesta. Es un diseño computacional que se basa en la comprensión moderna de cómo funcionan los cerebros y significa que superará décadas de arquitectura convencional. Desde una perspectiva básica, se espera que comprendamos los principios de la neurociencia moderna para poder aplicarlos. pulgas y sistemas con el objetivo de crear algo que funcione y procese información de una forma más similar a la función de un cerebro.
PAG. Cómo funciona ?
A. Si abres el sistema, los chips, tienes diferencias que se llaman en el sentido de que no hay memoria; todos los elementos de cálculo, proceso y memoria están integrados entre nosotros. Nuestro sistema Hala Point, por ejemplo, es un chip tridimensional rojo similar a un cerebro y todo que se comunica con todo, como una neurona que se comunica a través del cerebro con otro conjunto de neuronas conectadas. En un sistema tradicional, tienes memoria en un procesador y sigue perdiendo memoria.
Hala Point es un chip rojo tridimensional parecido a un cerebro que se comunica con todo, como una neurona que se comunica a través del cerebro con otro conjunto de neuronas conectadas.
PAG. ¿Es necesario este modelo porque hemos llegado a los límites del cálculo convencional?
A. Estáis avanzando mucho en inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Esto es muy emocionante, pero es difícil continuar siguiendo estas tendencias de investigación cuando las demandas computacionales de estos modelos de IA crean tareas de manera exponencial, es decir, mucho más rápido que los avances en la fabricación. Se sitúa en el límite de lo que esta arquitectura informática básica puede ofrecer. Además, si nos centramos únicamente en la eficiencia energética de estos chips y los sistemas de IA tradicionales en comparación con el cerebro, hay una diferencia de muchos órdenes de magnitud. No es que las arquitecturas informáticas tradicionales no tengan la capacidad de proporcionar grandes capacidades en cálculo e inteligencia artificial, porque buscamos una gran funcionalidad, al alcance de ordenadores que funcionan como el cerebro, y lo estamos haciendo de forma muy eficiente.
PAG. ¿Es la eficiencia energética la mayor venta?
A. Este es uno de los principales. Existe una gran diferencia entre la eficiencia cerebral y el cálculo tradicional. Pero las arquitecturas neuromórficas inspiradas en el cerebro también pueden brindar oportunidades de renderizado. Pensamos que las GPU son dispositivos de renderizado increíblemente de alta gama, pero, de hecho, solo si tienes una gran cantidad de datos para el proceso disponibles en la discoteca o directamente en el lado de la CPU para que los leas. Pero si los datos de sensores, cámaras o vídeos son en tiempo real, la eficiencia y potencia de las arquitecturas tradicionales son, por tanto, mucho menores. Aquí es donde las arquitecturas neuromórficas realmente pueden aumentar la velocidad, así como la eficiencia.
PAG. ¿La inteligencia artificial requiere un sistema neuromórfico para crecer?
A. Creemos que sí. Pero estamos en un nivel de investigación. Hoy en día no está claro si implementar esto comercialmente. Hay muchos problemas que resolver al mismo tiempo. software (programación), algoritmos. Gran parte de la información convencional no se ejecuta de forma nativa en material (equipos) neuromorphic es por tanto una aplicación de programación diferente. Creemos que este es el camino correcto para registrar ganancias que requieren eficiencia energética y renderizado para este tipo de cargas de trabajo, pero si tiene una pregunta abierta.
PAG.. ¿Tienes un chip neuromórfico en una computadora o teléfono móvil?
A.. Creo que es verdad, es cuestión de tiempo. No será el año que viene, pero la tecnología se avanzará e implementará. informática avanzada (procedimiento de datos relativos a su procedencia para garantizar rapidez y eficacia), móviles, vehículos autónomos, drones o portátiles. Nuestro Hala Point, diseñado para un centro de datos, es una caja del tamaño de un microondas grande. Pero si somos maravillosos por naturaleza, tenemos el cerebro de todos los tamanes. Los insectos son muy impresionantes, incluida una pequeña subida. Y ese, por supuesto, es el cerebro humano. Seguimos las instrucciones de la encuesta. Creemos que la comercialización comenzará en informática avanzadapero es necesario continuar su trabajo y realizar una investigación a gran escala.
En los centros de datos podremos ver estos sistemas en cinco años
PAG. ¿Cuándo estás?
A. Es difícil decidir porque todavía tienes preguntas abiertas en la encuesta. En los centros de datos, podremos ver estos sistemas en cinco años. También veremos en el futuro cualquier cosa que requiera funcionar con batería, porque el horror de la energía que puede proporcionar un sistema neuromórfico es extremadamente grande. También hay aplicaciones menos obvias, como estaciones base inalámbricas para infraestructura telefónica. Trabajamos con Ericsson para optimizar los canales de comunicación.
PAG. ¿El cálculo de los sistemas neuromórficos es complementario a la medicina?
A. Creo que sus complementos en algunos aspectos son muy diferentes. El cálculo de Cuántica está impulsando la innovación en la fabricación de dispositivos físicos y el tratamiento de la escalada. El que ofrece es muy nuevo e impresionante, pero no está claro cuál será el modelo de programación de datos una vez que se pueda aumentar y qué tipo de carga soportará. La computación neuromórfica disponible hoy en día es muy buena para el tipo de cargas de trabajo de IA. Pero existe una intersección en el espacio de aplicaciones de la medicina y el neuromorfismo y aquí es donde es interesante pensar en resolver problemas de optimización difíciles y permitir que las personas experimenten, creen prototipos y aprendan a programar este tipo de sistemas.
Implantar chips neuromórficos en el cerebro es una aplicación muy natural de estos sistemas, porque, al ser una arquitectura que se comporta como neuronas, utiliza de forma natural el lenguaje de nuestro cerebro.
PAG. ¿Podemos ver sistemas neuromórficos instalados en nuestro cerebro?
A. Hay algunos investigadores interesados en las neuroprótesis, en la aplicación de la computación neuromórfica, que significa tratar problemas o patologías en el cerebro de un hábito que tiene alguna pérdida de función y entregar el control al cuerpo. La investigación se encuentra en una etapa temporal, pero es cierto que, en un amplio ámbito, se trata de una aplicación muy natural de la computación neuromórfica, porque se trata de una arquitectura que se comporta como neuronas, que utiliza de forma natural el lenguaje de nuestro cerebro.
PAG. Los sistemas disponibles, ¿qué cerebro tiene un equivalente?
A. En cuanto al número de neuronas, lo mismo ocurre con el cerebro del cuerpo. Pero si estamos apegados al área del cerebro donde obtenemos mucha inteligencia de orden superior, el equivalente a un mono capuchino. Muchos de nosotros en este campo de investigación tenemos en mente el cerebro humano como una especie de visión de la escala del sistema que queremos construir. Pero no podemos hacer una carga muy rápida. Necesitamos construir bien y saber utilizarnos. Por eso este sistema utiliza una herramienta de investigación para que podamos experimentar.
PAG. ¿En qué casos concretos estos sistemas son más eficaces?
A. Encuentra el mejor camino en un mapa con aceleraciones de al menos 50 veces en comparación con las mejores soluciones convencionales. Las terminales de energía alcanzan niveles 1.000 veces más eficientes.
PAG. ¿Puede demostrar que Europa es una nueva línea para recuperar posiciones en la carrera por las fichas, en la medida en que depende de otros continentes?
A. Si avanzamos hacia el futuro, hay muchas innovaciones que requieren un gran espacio para adaptarse al tamaño y la eficiencia de la naturaleza, que sigue siendo increíblemente impresionante. Hoy tenemos un largo camino para registrar y traer todas las innovaciones necesarias en la fabricación. Se necesitan nuevos dispositivos y nuevas tecnologías de memoria para cosas similares al cerebro. Actualmente no existe una región geográfica con ventas en esta área porque es una oportunidad. La alta tecnología siempre implica innovación y no es permanente. Se necesitan nuevos avances y es impredecible cuándo podrán llegar.
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