procesadores neuromórficos están aquí, y entregó al hombre


Aunque no existe tal cosa como la atención a la computación cuántica, la computación neuromórfica también es una disciplina con un enorme potencial como complemento de la computación clásica con el que todos están familiarizados. Sin embargo, no solo está contribuyendo al desarrollo de algunos de los centros de investigación más reputados del mundo, como el MIT; Intel, IBM y HP son tres de las empresas que más están pagando por ello.

Lo que propone la imitación computacional neuromórfica es el comportamiento del sistema nervioso en general, y del cerebro en particular. El punto de partida que actualmente describe Carver Mead, que es el ingeniero eléctrico que propuso en los años 60 esta idea, consistía en aproximar los transistores como dispositivos de naturaleza análogay como viajeros digitales.

Este enfoque evita lo apropiado porque el comportamiento de los transistores aparece en la forma en que las neuronas se comunican entre ellos. por medio de impulsos eléctricos (este mecanismo se conoce como sinapsis neuronal). La idea de Mead es original y, sobre todo, muy atractiva, pero la práctica requiere una práctica desde una perspectiva multidisciplinar en la que se requiere la colaboración de la física, la biología, las matemáticas, la informática y la microelectrónica.

En cualquier caso, la propuesta última de esta disciplina, que ha experimentado un notable desarrollo durante la última década y los medios, es el desarrollo de sistemas electrónicos que sean capaces de procesar información de una forma más eficiente. Hecho, aspiran a ser tan eficientes como un cerebro orgánico, una propuesta muy ambiciosa e interesante, pero también muy difícil de lanzar.

Un cerebro orgánico es capaz de entregar mucho trabajo con muy poca energía y, además, la forma en que procesa la información es muy hábil incluso cuando tiene algunos problemas, pero también muy ineficiente. Se explica por qué un procesador neuromórfico puede resolver cualquier problema en menos tiempo y invirtiendo menos energía que un ordenador clásico, pero que en otros casos puede resultar mucho más ineficiente que este último.

Un sistema neuromórfico se puede determinar más eficientemente

El chip neuromórfico Intel Lohi chip ha sido vinculado en varias ocasiones en Xataka. Está realizado con fotolitografía de 14 nm e incorpora 128 núcleos y más de 130.000 neuronas artificiales. Intel ha sido diseñado para proyectos de investigación y tiene capacidades similares a una memoria reducida.

Estas especificaciones son muy sorprendentes, pero la más coja es que una de estas neuronas artificiales puede comunicarse con miles de neuronas con las que convencer, creando un rojo intrínseco que emula los discursos neuronales de nuestro propio cerebro. Aquí está, precisamente, donde reside la potencia de Loihi.

El sistema neuromórfico de Kapoho Bay contiene chips Loihi con 262.000 neuronas que permiten, según Intel, identificar gestos en tiempo real y braille claro

De vez en cuando, el chip de Intel ha desarrollado sistemas neuromórficos más complejos que combinan diferentes Loihi para adaptarse a cargas de trabajo de gran altitud y procesos más exigentes. El más común de estos sistemas es Kapoho Bay, y contiene chips Loihi con 262.000 neuronas que permite, según Intel, identificar gestos en tiempo real y aprender braille, entre otros procesos.

Algunos de los problemas que son bien conocidos por los sistemas neuromórficos son la identificación de patrones, el aprendizaje automático, la selección óptima de soluciones entre una amplia gama de opciones y los algoritmos para satisfacer requisitos. Hasta ahora los investigadores han probado la eficacia con la que los chips y algoritmos neuromórficos se relacionan con estos problemas, pero no está claro de qué se trata. notablemente más eficiente desde un punto de vista estrictamente energético.

Placa Intel Nahuku por Banner de cooperación Intel 1
Placa Intel Nahuku por Banner de cooperación Intel 1

Este es un cambio. Hace apenas unos días, varios investigadores de Intel y del Instituto de Informática Teórica de la Universidad Tecnológica de Graz, en Austria, publicaron un artículo en la revista Nature Machine Intelligence en el que probaban experimentalmente que una placa Nahuku constituida por 32 chips es haste deeciséis veces más eficiente que una infraestructura de hardware con una potencia comparable, pero integrada por procesadores gráficos similares a los que podemos encontrar en el interior de nuestros equipos de sobremesa.

Nuestras GPU proporcionan un mayor rendimiento que los procesadores de propuestas generales cuando ambos se implementan mediante un algoritmo de inteligencia artificial. su arquitectura prioriza el paralelismo. El problema es que el consumo de energía de una gran cantidad de procesadores gráficos puede ser muy alto, y en este contexto la posibilidad de que los ejecutores de este desafío hayan ido decidiendo si mi energía es muy atractiva. Esto se debe a que, según Intel, ofrecemos sistemas neuromórficos en lo que estamos trabajando, tenemos un motivo para que esto mantenga la pista muy clara.

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