{"id":24871,"date":"2021-10-11T09:03:00","date_gmt":"2021-10-11T15:03:00","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=24871"},"modified":"2021-10-11T09:03:00","modified_gmt":"2021-10-11T15:03:00","slug":"el-chip-loihi-2-inspirado-en-el-cerebro-de-intel-puede-contener-un-millon-de-neuronas-artificiales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/el-chip-loihi-2-inspirado-en-el-cerebro-de-intel-puede-contener-un-millon-de-neuronas-artificiales\/","title":{"rendered":"El chip Loihi 2 inspirado en el cerebro de Intel puede contener un mill\u00f3n de neuronas artificiales"},"content":{"rendered":"

Los chips de computadora que recrean la estructura del cerebro en silicio son una v\u00eda prometedora para impulsar los\u00a0robots<\/a>\u00a0inteligentes\u00a0del futuro.\u00a0Ahora Intel ha lanzado una versi\u00f3n actualizada de su chip neurom\u00f3rfico Loihi, que espera acerque ese sue\u00f1o.<\/span><\/span><\/p>\n

A pesar de\u00a0<\/span>frecuentes\u00a0<\/span>comparaciones<\/a><\/span>\u00a0, las redes neuronales que conducen la energ\u00eda de hoy\u00a0<\/span>AI<\/a><\/span>\u00a0sistemas funcionan de manera muy diferente\u00a0<\/span>que\u00a0<\/span>el cerebro.\u00a0<\/span>Mientras que las \u201cneuronas\u201d utilizados en los n\u00fameros de transporte aprendizaje profundo ida y vuelta entre\u00a0<\/span>uno\u00a0<\/span>una\u00a0<\/span>otros, biol\u00f3gicos\u00a0<\/span>neuronas\u00a0<\/span>se comunican en espigas de la actividad el\u00e9ctrica cuyo significado se atado en su calendario.<\/span><\/span><\/p>\n

Ese es un lenguaje muy diferente al que hablan los procesadores modernos, y ha sido dif\u00edcil implementar de manera eficiente este tipo de neuronas en punta en chips convencionales.\u00a0Para conseguir\u00a0<\/span>una\u00a0<\/span>ronda de este obst\u00e1culo, los llamados \u201cneurom\u00f3rficos\u201d Ingeniero\u00a0<\/span>s\u00a0<\/span>chips de construcci\u00f3n que imitan la arquitectura de las redes neuronales biol\u00f3gicas a que la ejecuci\u00f3n de estas redes Rematar m\u00e1s f\u00e1cil.<\/span><\/span><\/p>\n

El campo ha existido por un tiempo, pero en los \u00faltimos a\u00f1os ha despertado el inter\u00e9s de las principales empresas de tecnolog\u00eda como Intel, IBM y Samsung.\u00a0Las redes neuronales spiking (SNN) est\u00e1n considerablemente menos desarrolladas que los algoritmos de aprendizaje profundo que dominan la investigaci\u00f3n moderna de IA.\u00a0Pero tienen el potencial de ser mucho m\u00e1s r\u00e1pidos y m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente, lo que los hace prometedores para ejecutar IA en dispositivos perif\u00e9ricos con limitaciones de energ\u00eda como tel\u00e9fonos inteligentes o robots.<\/span><\/p>\n

Intel entr\u00f3 en la refriega en 2017 con su\u00a0chip neurom\u00f3rfico Loihi<\/a>\u00a0, que podr\u00eda emular 125.000 neuronas con picos.\u00a0Pero ahora la compa\u00f1\u00eda ha lanzado una actualizaci\u00f3n importante que puede implementar\u00a0<\/span>un mill\u00f3n de neuronas y es\u00a0<\/span>diez\u00a0<\/span>veces m\u00e1s r\u00e1pida que su predecesora.<\/span><\/span><\/p>\n

\u201c\u00a0Nuestro chip de segunda generaci\u00f3n mejora enormemente la velocidad, la programabilidad y la capacidad del procesamiento neurom\u00f3rfico, ampliando sus usos en aplicaciones de computaci\u00f3n inteligente con restricciones de potencia y latencia\u201d, dijo Mike Davies, director del Laboratorio de Computaci\u00f3n Neurom\u00f3rfica de Intel,\u00a0<\/span>en un comunicado<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n

Loihi 2 no solo aumenta significativamente la cantidad de neuronas, sino que expande en gran medida su funcionalidad.\u00a0Como lo\u00a0<\/span>describe\u00a0<\/span>IEEE Spectrum<\/span><\/em><\/a>\u00a0,<\/em>\u00a0el nuevo chip es mucho m\u00e1s programable, lo que le permite implementar una amplia gama de SNN en lugar del \u00fanico tipo de modelo del que era capaz el chip anterior.<\/span><\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n es capaz de admitir una variedad m\u00e1s amplia de reglas de aprendizaje que deber\u00edan, entre otras cosas, hacerla m\u00e1s compatible con el tipo de enfoques de entrenamiento basados \u200b\u200ben retropropagaci\u00f3n utilizados en el aprendizaje profundo.\u00a0Los circuitos m\u00e1s r\u00e1pidos tambi\u00e9n significan que el chip ahora puede funcionar a 5.000 veces la velocidad de las neuronas biol\u00f3gicas, y las interfaces de chip mejoradas facilitan que varios de ellos funcionen en conjunto.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, quiz\u00e1s los cambios m\u00e1s significativos se produzcan en las propias neuronas.\u00a0Cada neurona puede\u00a0<\/span>ejecutar su propio programa<\/span><\/a>\u00a0, lo que hace posible implementar una variedad de diferentes tipos de neuronas.\u00a0Y los dise\u00f1adores del chip se han encargado de mejorar\u00a0<\/span>los dise\u00f1os de\u00a0<\/span>M\u00a0<\/span>otras\u00a0<\/span>N\u00a0<\/span>aturas al permitir que las neuronas se comuniquen utilizando tanto la\u00a0<\/span>sincronizaci\u00f3n como la fuerza de los picos<\/span><\/a>\u00a0.<\/span><\/span><\/p>\n

Sin\u00a0<\/span>embargo, la\u00a0<\/span>empresa no parece tener planes de comercializar los chips y, por el momento, solo estar\u00e1n disponibles en la nube para los miembros de la comunidad de investigaci\u00f3n neurom\u00f3rfica de Intel.<\/span><\/span><\/p>\n

Pero la empresa parece decidida a desarrollar el ecosistema neurom\u00f3rfico.\u00a0Junto con el nuevo chip, tambi\u00e9n ha lanzado un nuevo marco de software de c\u00f3digo abierto llamado LAVA para ayudar a los investigadores a crear aplicaciones “neuro-inspiradas” que pueden ejecutarse en cualquier tipo de hardware neurom\u00f3rfico o incluso en procesadores convencionales.\u00a0“LAVA est\u00e1 destinada a ayudar a que la [programaci\u00f3n] neurom\u00f3rfica se extienda a la comunidad inform\u00e1tica m\u00e1s amplia”,\u00a0<\/span>dijo<\/span><\/a>\u00a0Davies\u00a0<\/span>a\u00a0<\/span><\/a>Ars Technica<\/span><\/em><\/a>\u00a0.<\/span><\/em><\/span><\/p>\n

Ese ser\u00e1 un paso crucial si la compa\u00f1\u00eda alguna vez quiere que sus chips neurom\u00f3rficos sean algo m\u00e1s que una novedad para los investigadores.\u00a0Pero dada la amplia gama de aplicaciones para el tipo de inteligencia r\u00e1pida y de bajo consumo que podr\u00edan proporcionar alg\u00fan d\u00eda, parece una buena inversi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen: Intel<\/em><\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Gent, E. (2021f, octubre 8). Intel\u2019s Brain-Inspired Loihi 2 Chip Can Hold a Million Artificial Neurons. Recuperado 11 de octubre de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/10\/11\/intels-brain-inspired-loihi-2-chip-can-hold-a-million-artificial-neurons\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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