{"id":7943,"date":"2017-12-04T09:58:33","date_gmt":"2017-12-04T15:58:33","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=7943"},"modified":"2017-12-04T09:58:33","modified_gmt":"2017-12-04T15:58:33","slug":"construyendo-el-hardware-para-la-proxima-generacion-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/construyendo-el-hardware-para-la-proxima-generacion-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Construyendo el hardware para la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\">Vivienne Sze y Joel Emer ense\u00f1an Hardware Architecture for Deep Learning, una clase en el Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica del MIT que se enfoca en la construcci\u00f3n de hardware especializado para IA.<!--more-->La clase impartida por Vivienne Sze y Joel Emer re\u00fane disciplinas tradicionalmente separadas para los avances en el aprendizaje profundo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En una reciente ma\u00f1ana de lunes, Vivienne Sze, profesora asociada de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica del MIT, habl\u00f3 con entusiasmo sobre el dise\u00f1o de la arquitectura de red.\u00a0Sus estudiantes asintieron lentamente, como si estuvieran a punto de comprender.\u00a0Cuando el material hizo clic, los movimientos aumentaron en velocidad y confianza.\u00a0&#8220;\u00bfTodo est\u00e1 claro como el cristal?&#8221;, Pregunt\u00f3 con una breve pausa y un gesto de asentimiento antes de volver a sumergirse.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este nuevo curso, 6.S082 \/ 6.888 (\u00a0<a href=\"https:\/\/www.eecs.mit.edu\/academics-admissions\/subject-updates-fall-2017\/6s0826888\" target=\"_blank\">Hardware Architecture for Deep Learning<\/a>\u00a0), tiene un tama\u00f1o modesto, con un tope de 25 por ahora, en comparaci\u00f3n con las salas de conferencias de estallido, caracter\u00edsticas de otras clases de MIT centradas en el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial.\u00a0Pero este curso es un poco diferente.\u00a0Con una larga lista de requisitos previos y una gran base de conocimientos asumidos, los estudiantes est\u00e1n saltando a aguas profundas r\u00e1pidamente.\u00a0Resaltan el dise\u00f1o algor\u00edtmico en unas pocas semanas, cubren el terreno del dise\u00f1o de hardware de computadora en un per\u00edodo similar y luego se ponen manos a la obra: c\u00f3mo pensar acerca de c\u00f3mo hacer que estos dos campos funcionen juntos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El objetivo de la clase es ense\u00f1ar a los estudiantes la interacci\u00f3n entre dos disciplinas tradicionalmente separadas, dice Sze.\u00a0&#8220;\u00bfC\u00f3mo se pueden escribir algoritmos que se mapeen bien en el hardware para que puedan funcionar m\u00e1s r\u00e1pido?\u00a0\u00bfY c\u00f3mo puedes dise\u00f1ar hardware para soportar mejor el algoritmo? &#8220;, Pregunta ret\u00f3ricamente.\u00a0&#8220;Una cosa es dise\u00f1ar algoritmos, pero para implementarlos en el mundo real debes tener en cuenta la velocidad y el consumo de energ\u00eda&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;Estamos comenzando a ver un gran inter\u00e9s de los estudiantes en el lado del hardware del aprendizaje profundo&#8221;, dice Joel Emer, quien ensena el curso con Sze.\u00a0Un profesor de la pr\u00e1ctica en el Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica del MIT, y un distinguido cient\u00edfico investigador del fabricante de chips NVidia, Emer se ha asociado anteriormente con Sze.\u00a0Juntos, escribieron un\u00a0<a href=\"http:\/\/www.rle.mit.edu\/eems\/wp-content\/uploads\/2017\/11\/2017_pieee_dnn.pdf\">art\u00edculo en<\/a>\u00a0una\u00a0<a href=\"http:\/\/www.rle.mit.edu\/eems\/wp-content\/uploads\/2017\/11\/2017_pieee_dnn.pdf\">revista<\/a>\u00a0que ofrece un tutorial completo y una cobertura de encuestas de los avances recientes para permitir el procesamiento eficiente de redes neuronales profundas.\u00a0Se usa como referencia principal para el curso.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En 2016, su grupo dio a conocer un nuevo chip de computadora con consumo eficiente de energ\u00eda optimizado para redes neuronales, que podr\u00eda permitir que poderosos sistemas de inteligencia artificial se ejecuten localmente en dispositivos m\u00f3viles.\u00a0El chip innovador, llamado &#8220;Eyeriss&#8221;, tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a marcar el comienzo de Internet.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;He estado en este campo por m\u00e1s de cuatro d\u00e9cadas.\u00a0Nunca he visto un \u00e1rea con tanta emoci\u00f3n y promesas en todo ese tiempo &#8220;, dice Emer.\u00a0&#8220;La oportunidad de tener un impacto original a trav\u00e9s de la construcci\u00f3n de una arquitectura importante y especializada es mayor que cualquier otra cosa que haya visto antes&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Hardware en el coraz\u00f3n del aprendizaje profundo<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El aprendizaje profundo es un nuevo nombre para una aproximaci\u00f3n a la inteligencia artificial llamada redes neuronales, un medio para hacer aprendizaje autom\u00e1tico en el cual una computadora aprende a realizar algunas tareas mediante el an\u00e1lisis de ejemplos de entrenamiento.\u00a0Hoy, las aplicaciones populares de aprendizaje profundo est\u00e1n en todas partes, dice Emer.\u00a0La t\u00e9cnica impulsa el reconocimiento de im\u00e1genes, los autos sin conductor, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, los sistemas de vigilancia y transporte, y la traducci\u00f3n de idiomas, por ejemplo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El valor del hardware en el coraz\u00f3n del aprendizaje profundo a menudo se pasa por alto, dice Emer.\u00a0Las redes neuronales pr\u00e1cticas y eficientes, que los cient\u00edficos inform\u00e1ticos han investigado de forma intermitente durante 60 a\u00f1os, eran inviables sin hardware para admitir algoritmos de aprendizaje profundo.\u00a0&#8220;Muchos logros de AI fueron posibles gracias a los avances en hardware&#8221;, dice.\u00a0&#8220;El hardware es la base de todo lo que puede hacer en software&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo est\u00e1n evolucionando muy r\u00e1pidamente, dice Emer.\u00a0&#8220;Hay una necesidad directa de este tipo de hardware.\u00a0Algunos de los estudiantes que salen de la clase podr\u00edan contribuir a la revoluci\u00f3n del hardware &#8220;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Mientras tanto, compa\u00f1\u00edas de software tradicionales como Google y Microsoft est\u00e1n tomando nota e invierten en hardware m\u00e1s personalizado para acelerar el procesamiento para el aprendizaje profundo, seg\u00fan Sze.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;Las personas est\u00e1n reconociendo la importancia de tener un hardware eficiente para apoyar el aprendizaje profundo&#8221;, dice ella.\u00a0&#8220;Y hardware especializado para impulsar la investigaci\u00f3n.\u00a0Una de las mayores limitaciones del progreso en el aprendizaje profundo es la cantidad de c\u00e1lculos disponibles &#8220;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Nuevas arquitecturas de hardware<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La implementaci\u00f3n en el mundo real es clave para Skanda Koppula, un estudiante graduado en ingenier\u00eda el\u00e9ctrica y ciencias de la computaci\u00f3n.\u00a0Es miembro del equipo de electr\u00f3nica de carreras de autos MIT Formula SAE.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;Planeamos aplicar algunas de estas ideas en la construcci\u00f3n de sistemas de percepci\u00f3n para un autom\u00f3vil de carrera de estudiantes sin f\u00f3rmula de conductor&#8221;, dice.\u00a0&#8220;Y en el largo plazo, me veo trabajando para obtener un doctorado en campos relacionados&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Valerie Sarge, tambi\u00e9n estudiante de posgrado en ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica, est\u00e1 tomando el curso de preparaci\u00f3n para una carrera que implica la creaci\u00f3n de hardware para aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">&#8220;El aprendizaje profundo es un campo en r\u00e1pido crecimiento, y las mejores arquitecturas de hardware tienen el potencial de tener un gran impacto en la capacidad de los investigadores para entrenar redes de manera efectiva&#8221;, dice ella.\u00a0&#8220;A trav\u00e9s de esta clase, estoy obteniendo algunas de las habilidades que necesito para contribuir al dise\u00f1o de estas arquitecturas&#8221;.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Fuente:<\/strong> MIT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vivienne Sze y Joel Emer ense\u00f1an Hardware Architecture for Deep Learning, una clase en el 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