{"id":27898,"date":"2022-09-05T09:21:02","date_gmt":"2022-09-05T15:21:02","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=27898"},"modified":"2022-09-05T09:22:19","modified_gmt":"2022-09-05T15:22:19","slug":"este-poderoso-chip-cerebral-es-tan-eficiente-que-podria-traer-inteligencia-artificial-avanzada-a-su-telefono-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/materiales\/este-poderoso-chip-cerebral-es-tan-eficiente-que-podria-traer-inteligencia-artificial-avanzada-a-su-telefono-2\/","title":{"rendered":"Este poderoso chip cerebral es tan eficiente que podr\u00eda traer inteligencia artificial avanzada a su tel\u00e9fono"},"content":{"rendered":"

La IA y las computadoras convencionales son una pareja hecha en el infierno.<\/span><\/p>\n

La raz\u00f3n principal es c\u00f3mo se configuran actualmente los chips de hardware.\u00a0Basado en la arquitectura tradicional de Von Neumann, el chip a\u00edsla el almacenamiento de memoria de sus procesadores principales.\u00a0Cada c\u00e1lculo es un viaje de pesadilla el lunes por la ma\u00f1ana, con el chip constantemente transportando datos de un lado a otro de cada compartimento, formando un notorio ”\u00a0muro de memoria<\/a>\u00a0“.<\/span><\/p>\n

Si alguna vez se ha quedado atascado en el tr\u00e1fico, conoce la frustraci\u00f3n: lleva tiempo y energ\u00eda desperdiciada.\u00a0A medida que los algoritmos de IA se vuelven cada vez m\u00e1s complejos, el problema empeora cada vez m\u00e1s.<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 no dise\u00f1ar un chip basado en el cerebro, una posible combinaci\u00f3n perfecta para las redes neuronales profundas?<\/span><\/p>\n

Ingrese chips de computaci\u00f3n en memoria, o CIM.\u00a0Fieles a su nombre, estos chips calculan y almacenan la memoria en el mismo sitio.\u00a0Olv\u00eddese de los desplazamientos;\u00a0los chips son alternativas altamente eficientes para trabajar desde casa, eliminando el problema del cuello de botella del tr\u00e1fico de datos y prometiendo una mayor eficiencia y un menor consumo de energ\u00eda.<\/span><\/p>\n

O eso dice la teor\u00eda.\u00a0La mayor\u00eda de los chips CIM que ejecutan algoritmos de IA se han centrado \u00fanicamente en el dise\u00f1o de chips, mostrando sus capacidades mediante simulaciones del chip en lugar de ejecutar tareas en hardware completo.\u00a0Los chips tambi\u00e9n tienen dificultades para adaptarse a m\u00faltiples tareas diferentes de IA (reconocimiento de im\u00e1genes, percepci\u00f3n de voz), lo que limita su integraci\u00f3n en tel\u00e9fonos inteligentes u otros dispositivos cotidianos.<\/span><\/p>\n

Este mes,\u00a0un estudio<\/a>\u00a0en\u00a0Nature<\/em>\u00a0actualiz\u00f3 CIM desde cero.\u00a0En lugar de centrarse \u00fanicamente en el dise\u00f1o del chip, el equipo internacional, dirigido por los expertos en hardware neurom\u00f3rfico, el Dr. HS Philip Wong de Stanford y el Dr. Gert Cauwenberghs de UC San Diego, optimiz\u00f3 toda la configuraci\u00f3n, desde la tecnolog\u00eda hasta la arquitectura y los algoritmos que calibran el hardware. .<\/span><\/p>\n

El chip NeuRRAM resultante es un poderoso gigante inform\u00e1tico neurom\u00f3rfico con 48 n\u00facleos paralelos y 3 millones de celdas de memoria.\u00a0Extremadamente vers\u00e1til, el chip abord\u00f3 m\u00faltiples tareas est\u00e1ndar de IA, como leer n\u00fameros escritos a mano, identificar autom\u00f3viles y otros objetos en im\u00e1genes y decodificar grabaciones de voz, con m\u00e1s del 84 por ciento de precisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Si bien la tasa de \u00e9xito puede parecer mediocre, compite con los chips digitales existentes pero ahorra energ\u00eda de manera espectacular.\u00a0Para los autores, est\u00e1 un paso m\u00e1s cerca de llevar la IA directamente a nuestros dispositivos en lugar de tener que transferir datos a la nube para su c\u00f3mputo.<\/span><\/p>\n

\u201cHacer esos c\u00e1lculos en el chip en lugar de enviar informaci\u00f3n hacia y desde la nube podr\u00eda permitir una IA m\u00e1s r\u00e1pida, m\u00e1s segura, m\u00e1s barata y m\u00e1s escalable en el futuro, y brindar a m\u00e1s personas acceso al poder de la IA\u201d,\u00a0dijo<\/a>\u00a0Wong.<\/span><\/p>\n

Inspiraci\u00f3n neuronal<\/span><\/h3>\n

Los chips espec\u00edficos de IA<\/a>\u00a0son ahora una asombrosa moneda de diez centavos la docena.\u00a0Desde la Unidad de Procesamiento Tensor (TPU) de Google y la arquitectura de supercomputadora Dojo de Tesla hasta Baidu y Amazon, los gigantes tecnol\u00f3gicos est\u00e1n invirtiendo millones en la fiebre del oro de los chips de IA para construir procesadores que admitan algoritmos de aprendizaje profundo cada vez m\u00e1s sofisticados.\u00a0Algunos incluso\u00a0aprovechan el aprendizaje autom\u00e1tico para dise\u00f1ar arquitecturas de chips<\/a>\u00a0adaptadas al software de inteligencia artificial, lo que completa el c\u00edrculo de la carrera.<\/span><\/p>\n

Un concepto particularmente intrigante proviene directamente del cerebro.\u00a0A medida que los datos pasan a trav\u00e9s de nuestras neuronas, se “conectan” en redes a trav\u00e9s de “muelles” f\u00edsicos llamados sinapsis.\u00a0Estas estructuras, ubicadas en la parte superior de las ramas neuronales como peque\u00f1os hongos, son multitareas: calculan y almacenan datos a trav\u00e9s de cambios en su composici\u00f3n proteica.<\/span><\/p>\n

En otras palabras, las neuronas, a diferencia de las computadoras cl\u00e1sicas, no necesitan transferir datos de la memoria a las CPU.\u00a0Esto le da al cerebro su ventaja sobre los dispositivos digitales: es altamente eficiente en energ\u00eda y realiza m\u00faltiples c\u00e1lculos simult\u00e1neamente, todo empaquetado en una gelatina de tres libras dentro del cr\u00e1neo.<\/span><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 no recrear aspectos del cerebro?<\/span><\/p>\n

Introduzca\u00a0la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica<\/a>\u00a0.\u00a0Un truco fue usar RRAM, o dispositivos de memoria resistivos de acceso aleatorio (tambi\u00e9n denominados ‘memristores’).\u00a0Las RRAM almacenan memoria incluso cuando se corta la energ\u00eda al cambiar la resistencia de su hardware.\u00a0Al igual que las sinapsis, estos componentes se pueden empaquetar en conjuntos densos en un \u00e1rea peque\u00f1a, creando circuitos capaces de realizar c\u00e1lculos muy complejos sin volumen.\u00a0Cuando se combina con CMOS, un proceso de fabricaci\u00f3n para construir circuitos en nuestros microprocesadores y chips actuales, el d\u00fao\u00a0se vuelve a\u00fan m\u00e1s poderoso<\/a>\u00a0para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo.<\/span><\/p>\n

Pero tiene un costo.\u00a0\u201cEl c\u00f3mputo anal\u00f3gico altamente paralelo dentro de la arquitectura RRAM-CIM brinda una eficiencia superior, pero dificulta lograr el mismo nivel de flexibilidad funcional y precisi\u00f3n computacional que en los circuitos digitales\u201d, dijeron los autores.<\/span><\/p>\n

Genio de optimizaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

El nuevo estudio profundiz\u00f3 en cada parte de un chip RRAM-CIM, redise\u00f1\u00e1ndolo para un uso pr\u00e1ctico.<\/span><\/p>\n

Comienza con la tecnolog\u00eda.\u00a0NeuRRAM cuenta con 48 n\u00facleos que se computan en paralelo, con dispositivos RRAM entrelazados f\u00edsicamente en circuitos CMOS.\u00a0Al igual que una neurona, cada n\u00facleo se puede apagar individualmente cuando no se usa, conservando la energ\u00eda mientras su memoria se almacena en la RRAM.<\/span><\/p>\n

Estas celdas RRAM, las tres millones de ellas, est\u00e1n vinculadas para que los datos puedan transferirse en ambas direcciones.\u00a0Es un dise\u00f1o crucial, que permite que el chip se adapte de manera flexible a m\u00faltiples tipos diferentes de algoritmos de IA, explicaron los autores.\u00a0Por ejemplo, un tipo de red neuronal profunda, CNN (red neuronal convolucional), es particularmente excelente para la visi\u00f3n por computadora, pero necesita que los datos fluyan en una sola direcci\u00f3n.\u00a0En contraste, los LSTM, un tipo de red neuronal profunda que se usa a menudo para el reconocimiento de audio, procesa datos de manera recurrente para hacer coincidir las se\u00f1ales con el tiempo.\u00a0Al igual que las sinapsis, el chip codifica la fuerza con la que una “neurona” RRAM se conecta a otra.<\/span><\/p>\n

Esta arquitectura hizo posible ajustar el flujo de datos para minimizar los atascos de tr\u00e1fico.\u00a0Al igual que expandir el tr\u00e1fico de un solo carril a varios carriles, el chip podr\u00eda duplicar la “memoria” actual de una red de la mayor\u00eda de los problemas computacionales intensivos, de modo que varios n\u00facleos analicen el problema simult\u00e1neamente.<\/span><\/p>\n

Un retoque final a los chips CIM anteriores fue un puente m\u00e1s s\u00f3lido entre la computaci\u00f3n similar al cerebro, a menudo anal\u00f3gica, y el procesamiento digital.\u00a0Aqu\u00ed, el chip utiliza un circuito de neuronas que puede convertir f\u00e1cilmente la computaci\u00f3n anal\u00f3gica en se\u00f1ales digitales.\u00a0Es un paso adelante con respecto a las configuraciones previas “hambrientas de energ\u00eda y hambrientas de \u00e1rea”, explicaron los autores.<\/span><\/p>\n

Las optimizaciones funcionaron.\u00a0Poniendo a prueba su teor\u00eda, el equipo fabric\u00f3 el chip NeuRRAM y desarroll\u00f3 algoritmos para programar el hardware para diferentes algoritmos, como Play Station 5 ejecutando diferentes juegos.<\/span><\/p>\n

En una multitud de pruebas comparativas, el chip se desempe\u00f1\u00f3 como un campe\u00f3n.\u00a0Al ejecutar una CNN de siete capas en el chip, NeuRRAM tuvo una tasa de error de menos del uno por ciento al reconocer d\u00edgitos escritos a mano utilizando la popular base de datos MNIST.<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n sobresali\u00f3 en tareas m\u00e1s dif\u00edciles.\u00a0Al cargar otra red neuronal profunda popular, LSTM, el chip fue aproximadamente un 85 por ciento correcto cuando se le desafi\u00f3 con el reconocimiento de comandos de voz de Google.\u00a0Usando solo ocho n\u00facleos, el chip, que se ejecuta en otra arquitectura de IA, pudo recuperar im\u00e1genes ruidosas, reduciendo los errores en aproximadamente un 70 por ciento.<\/span><\/p>\n

\u00bfY qu\u00e9?<\/span><\/h3>\n

Una palabra: energ\u00eda.<\/span><\/p>\n

La mayor\u00eda de los algoritmos de IA consumen mucha energ\u00eda.\u00a0NeuRRAM funcion\u00f3 a la mitad del costo de energ\u00eda de los chips RRAM-CIM de \u00faltima generaci\u00f3n anteriores, traduciendo a\u00fan m\u00e1s la promesa de ahorro de energ\u00eda con la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica en realidad.<\/span><\/p>\n

Pero lo m\u00e1s destacado del estudio es su estrategia.\u00a0Con demasiada frecuencia, al dise\u00f1ar chips, los cient\u00edficos necesitan equilibrar la eficiencia, la versatilidad y la precisi\u00f3n para m\u00faltiples tareas, m\u00e9tricas que a menudo est\u00e1n en desacuerdo entre s\u00ed.\u00a0El problema se complica a\u00fan m\u00e1s cuando toda la computaci\u00f3n se realiza directamente en el hardware.\u00a0NeuRRAM demostr\u00f3 que es posible luchar contra todas las bestias a la vez.<\/span><\/p>\n

La estrategia utilizada aqu\u00ed se puede utilizar para optimizar otros dispositivos inform\u00e1ticos neurom\u00f3rficos, como\u00a0las tecnolog\u00edas de memoria de cambio de fase<\/a>\u00a0, dijeron los autores.<\/span><\/p>\n

Por ahora, NeuRRAM es una prueba de concepto que muestra que un chip f\u00edsico, en lugar de una simulaci\u00f3n del mismo, funciona seg\u00fan lo previsto.\u00a0Pero hay margen de mejora, incluida una mayor escala de las RRAM y la reducci\u00f3n de su tama\u00f1o para que alg\u00fan d\u00eda pueda caber en nuestros tel\u00e9fonos.<\/span><\/p>\n

\u201cTal vez hoy se usa para realizar tareas simples de IA, como la detecci\u00f3n de palabras clave o la detecci\u00f3n humana, pero ma\u00f1ana podr\u00eda permitir una experiencia de usuario completamente diferente.\u00a0Imagine el an\u00e1lisis de video en tiempo real combinado con el reconocimiento de voz, todo dentro de un dispositivo peque\u00f1o\u201d,\u00a0dijo<\/a>\u00a0el autor del estudio, el Dr. Weier Wan.\u00a0\u201cComo investigadora e ingeniera, mi ambici\u00f3n es llevar las innovaciones de investigaci\u00f3n de los laboratorios al uso pr\u00e1ctico\u201d.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0David Baillot\/Universidad de California San Diego<\/a><\/em><\/span><\/p>\n

\n

Fan, S. (2022k, agosto 30). This Mighty Brain Chip Is So Efficient It Could Bring Advanced AI to Your Phone<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 5 de septiembre de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/08\/30\/this-brain-inspired-chip-ups-ai-computing-efficiency-while-using-less-energy\/<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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