{"id":27053,"date":"2022-05-09T08:41:33","date_gmt":"2022-05-09T14:41:33","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=27053"},"modified":"2022-05-09T08:41:33","modified_gmt":"2022-05-09T14:41:33","slug":"la-computacion-nanomagnetica-podria-reducir-drasticamente-el-uso-de-energia-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-computacion-nanomagnetica-podria-reducir-drasticamente-el-uso-de-energia-de-la-ia\/","title":{"rendered":"La computaci\u00f3n &#8216;nanomagn\u00e9tica&#8217; podr\u00eda reducir dr\u00e1sticamente el uso de energ\u00eda de la IA"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">A medida que se expande el Internet de las cosas, los ingenieros quieren integrar la IA en todo, pero la cantidad de energ\u00eda que requiere es un desaf\u00edo para los dispositivos m\u00e1s peque\u00f1os y remotos.\u00a0Un nuevo enfoque inform\u00e1tico &#8220;nanomagn\u00e9tico&#8221; podr\u00eda proporcionar una soluci\u00f3n.<\/span><!--more--><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Si bien la mayor parte del desarrollo de\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/tag\/artificial-intelligence\/\">IA<\/a>\u00a0actual se centra en modelos grandes y complejos que se ejecutan en enormes centros de datos, tambi\u00e9n existe una demanda creciente de formas de ejecutar aplicaciones de IA m\u00e1s simples en dispositivos m\u00e1s peque\u00f1os y con m\u00e1s limitaciones de energ\u00eda.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Para muchas aplicaciones, desde dispositivos port\u00e1tiles hasta sensores industriales inteligentes y drones, no tiene sentido enviar datos a sistemas de IA basados \u200b\u200ben la nube.\u00a0Eso puede deberse a preocupaciones sobre el intercambio de datos privados o los retrasos inevitables que surgen al transmitir los datos y esperar una respuesta.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Pero muchos de estos dispositivos son demasiado peque\u00f1os para albergar el tipo de procesadores de alta potencia que normalmente se utilizan para la IA.\u00a0Tambi\u00e9n tienden a funcionar con bater\u00edas o energ\u00eda recolectada del medio ambiente, por lo que no pueden cumplir con los exigentes requisitos de energ\u00eda de los enfoques convencionales de aprendizaje profundo.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Esto ha llevado a un creciente cuerpo de investigaci\u00f3n sobre nuevos enfoques inform\u00e1ticos y de hardware que hacen posible ejecutar IA en este tipo de sistemas.\u00a0Gran parte de este trabajo ha buscado tomar prestado del cerebro, que es capaz de realizar incre\u00edbles haza\u00f1as inform\u00e1ticas mientras usa la misma cantidad de energ\u00eda que una bombilla.\u00a0Estos incluyen chips neurom\u00f3rficos que imitan el cableado del cerebro y procesadores construidos a partir de\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/singularityhub.com\/2022\/04\/04\/quantum-memristor-could-enable-quantum-neuromorphic-computing\/\">memristores<\/a>\u00a0, componentes electr\u00f3nicos que se comportan como neuronas biol\u00f3gicas.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Una nueva investigaci\u00f3n dirigida por\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">cient\u00edficos\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">del Imperial College London sugiere que la computaci\u00f3n con redes de imanes a nanoescala podr\u00eda ser una alternativa prometedora.\u00a0En un\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41565-022-01091-7\">art\u00edculo<\/a>\u00a0publicado la semana pasada en\u00a0<em>Nature Nanotechnology<\/em>\u00a0, el equipo mostr\u00f3 que al aplicar campos magn\u00e9ticos a una serie de peque\u00f1os elementos magn\u00e9ticos, pod\u00edan entrenar el sistema para procesar datos complejos y proporcionar predicciones utilizando una fracci\u00f3n de la potencia de una computadora normal.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">En el coraz\u00f3n de su enfoque se encuentra lo que se conoce como metamaterial, un material hecho por el hombre cuya estructura f\u00edsica interna est\u00e1 cuidadosamente dise\u00f1ada para darle propiedades inusuales que normalmente no se encuentran en la naturaleza.\u00a0En particular, el equipo cre\u00f3 un &#8220;sistema de esp\u00edn artificial&#8221;, una disposici\u00f3n de muchos nanoimanes que se combinan para exhibir un comportamiento magn\u00e9tico ex\u00f3tico.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Su dise\u00f1o se compone de una red de cientos de barras de permalloy de 600 nan\u00f3metros de largo, una aleaci\u00f3n de n\u00edquel-hierro altamente magn\u00e9tica.\u00a0Estas barras est\u00e1n dispuestas en un patr\u00f3n repetitivo de X cuyos brazos superiores son m\u00e1s gruesos que los inferiores.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Normalmente, los sistemas de esp\u00edn artificial tienen una sola textura magn\u00e9tica, que describe el patr\u00f3n de magnetizaci\u00f3n a trav\u00e9s de sus nanoimanes.\u00a0Pero el metamaterial del equipo imperial presenta dos texturas distintas y la capacidad de que diferentes partes cambien entre ellas en respuesta a los campos magn\u00e9ticos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Los investigadores utilizaron estas propiedades para implementar una forma de IA conocida como computaci\u00f3n de reservorio.\u00a0A diferencia del aprendizaje profundo, en el que una red neuronal vuelve a cablear sus conexiones mientras se entrena en una tarea, este enfoque alimenta datos a una red cuyas conexiones son todas fijas y simplemente entrena una sola capa de salida para interpretar lo que sale de esta red.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Tambi\u00e9n es posible reemplazar esta red fija con sistemas f\u00edsicos, incluidos elementos como memristores u osciladores, siempre que tengan ciertas propiedades, como una respuesta no lineal a las entradas y alg\u00fan tipo de memoria de entradas anteriores.\u00a0El nuevo sistema de giro artificial se ajusta a esos requisitos, por lo que el equipo lo utiliz\u00f3 como dep\u00f3sito para llevar a cabo una serie de tareas de procesamiento de datos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Introducen datos en el sistema someti\u00e9ndolos a secuencias de campos magn\u00e9ticos antes de permitir que su propia din\u00e1mica interna\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">procese los datos\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">.\u00a0<\/span><span lang=\"en-US\">Luego utilizaron una t\u00e9cnica de imagen llamada resonancia ferromagn\u00e9tica para determinar la distribuci\u00f3n final de los nanoimanes, lo que proporcion\u00f3 la respuesta.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Si bien estas no eran tareas pr\u00e1cticas de procesamiento de datos, el equipo pudo demostrar que su dispositivo pod\u00eda coincidir con los principales esquemas de computaci\u00f3n de reservorios en una serie de desaf\u00edos de predicci\u00f3n que involucran datos que var\u00edan con el tiempo.\u00a0Es importante destacar que demostraron que pod\u00eda aprender de manera eficiente en conjuntos de entrenamiento bastante cortos, lo que ser\u00eda importante en muchas aplicaciones de IoT del mundo real.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><span lang=\"en-US\">Y no solo el dispositivo es muy peque\u00f1o, sino que el hecho de que utilice campos magn\u00e9ticos para realizar c\u00e1lculos en lugar de transportar electricidad significa que consume mucha menos energ\u00eda.\u00a0En\u00a0<\/span><span lang=\"zxx\"><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.eurekalert.org\/news-releases\/951552?\"><span lang=\"en-US\">un comunicado de prensa<\/span><\/a><\/span><span lang=\"en-US\">\u00a0, los investigadores estiman que, cuando se ampl\u00eda, podr\u00eda ser 100.000 veces m\u00e1s eficiente que la inform\u00e1tica convencional.<\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span lang=\"en-US\" style=\"color: #000000;\">Hay un largo camino por recorrer antes de que este tipo de dispositivo pueda tener un uso pr\u00e1ctico, pero los resultados sugieren que las computadoras basadas en imanes podr\u00edan desempe\u00f1ar un papel importante en la integraci\u00f3n de la IA en todas partes.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\" align=\"left\"><span style=\"color: #000000;\"><em>Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0<a class=\"hover_opacity\" style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/pixabay.com\/users\/barbarajackson-494586\/\">BarbaraJackson \/ 264 im\u00e1genes<\/a><\/em><\/span><\/p>\n<p>Gent, E. (2022r, mayo 8). <i>\u2018Nanomagnetic\u2019 Computing Could Drastically Cut AI\u2019s Energy Use<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 9 de mayo de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/05\/09\/nanomagnetic-computing-could-drastically-cut-ais-energy-use\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A medida que se expande el Internet de las cosas, los ingenieros quieren integrar la IA en todo, pero la cantidad de energ\u00eda que requiere es un desaf\u00edo para los dispositivos m\u00e1s peque\u00f1os y remotos.\u00a0Un nuevo enfoque inform\u00e1tico &#8220;nanomagn\u00e9tico&#8221; podr\u00eda proporcionar una soluci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":27054,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-27053","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>La computaci\u00f3n &#039;nanomagn\u00e9tica&#039; 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