Un equipo de científicos chinos ha presentado el primer chip memristor totalmente integrado en un sistema del mundo, que cree que no sólo podría hacer que la inteligencia artificial sea más inteligente, sino también más eficiente en tiempo y energía.
Si bien el semiconductor aún no ha salido del laboratorio, podría permitir el desarrollo de una IA que sea capaz de realizar un aprendizaje más parecido al humano, lo que podría tener implicaciones para la forma en que funcionan los dispositivos inteligentes y la conducción autónoma, según los investigadores.
‘El aprendizaje es muy importante’ para los dispositivos de inteligencia de vanguardia, dijo el equipo de investigación de la Universidad de Tsinghua en su estudio publicado en la revista Science el 15 de septiembre, haciendo referencia a dispositivos que procesan datos internamente con tecnología como la IA.
El avance es el último de una serie de innovaciones chinas en semiconductores anunciadas desde que los controles y sanciones a las exportaciones impuestos por Estados Unidos restringieron el suministro de chips avanzados y equipos de fabricación de chips a la nación.
El desarrollo de un nuevo microchip anunciado el mes pasado por Huawei causó sensación en los medios y puso en duda si China tenía la experiencia necesaria para desarrollar semiconductores sin tecnología estadounidense.
Según los investigadores, el nuevo chip de memristor de China es un importante paso adelante en el desarrollo de la tecnología de memristor.
‘La tecnología informática basada en memristores ha recibido recientemente una atención considerable debido a su potencial para superar el llamado ‘cuello de botella de von Neumann’ de la arquitectura informática convencional’, dijo Yury Suleymanov, editor asociado de Science, en el resumen del artículo de su editor. refiriéndose a la limitación computacional establecida por la separación de memoria y procesamiento.
Una resistencia es un elemento de un circuito que puede limitar el flujo de energía proporcionando resistencia a los electrones que lo atraviesan.
Un memristor (una contracción de la resistencia de memoria) es capaz de recordar el valor más reciente de la corriente que pasó a través de él cuando se encendió, lo que significa que la resistencia futura puede depender de la historia anterior, según Nature Electronics.
Como tal, es capaz de realizar un aprendizaje basado en la mejora o de mantener los conocimientos preadquiridos cuando se aprende algo nuevo.
Esto difiere del aprendizaje por transferencia, que se centra en pasar a un nuevo conjunto de datos y puede sacrificar la precisión de los datos anteriores, según el artículo.
Para entrenar redes neuronales artificiales, que imitan cómo las neuronas humanas transmiten datos en el cerebro, el hardware convencional requiere una gran cantidad de energía y tiempo para mover datos entre las unidades de computación y de memoria.
La informática basada en memristor puede reducir la energía necesaria para una tarea al permitir que el aprendizaje se produzca en el chip sin una fuente de memoria externa.
Varios estudios han investigado los memristores, pero aun así utilizaron procesadores externos adicionales, afirmó el equipo en su artículo.
Los investigadores produjeron un chip capaz de realizar un aprendizaje mejorado completo en el chip y propusieron una arquitectura de aprendizaje para ello. Dijeron que pudieron demostrar el aprendizaje en chip con múltiples tareas, incluida la clasificación de imágenes, el control de movimiento y el reconocimiento de audio.
En una demostración, el control de movimiento de un modelo de automóvil diseñado para perseguir una luz láser era mejor para encontrar la luz en un ambiente oscuro y la perdería en un ambiente más brillante. Pero después de implementar el aprendizaje, pudo encontrar la luz igualmente bien en ambos entornos.
La precisión en el entorno brillante aumentó considerablemente, mientras que la precisión en el entorno oscuro no disminuyó con la adición de la nueva habilidad.
‘El chip informático de inspiración neurológica basado en memristores podría facilitar el desarrollo de dispositivos de inteligencia artificial de vanguardia que podrían adaptarse a nuevos escenarios y usuarios’, dijeron los investigadores en su artículo.
Con más investigaciones sobre la arquitectura de aprendizaje, el equipo dijo que creía que podría permitir un aprendizaje en chip que es 75 veces más eficiente energéticamente que las máquinas actuales diseñadas para el procesamiento de IA.
Aun así, persisten desafíos en la investigación y el desarrollo de dichos chips, en particular, en la ingeniería de los chips para su integración a gran escala.
Podría tomar tiempo hasta que la tecnología salga del laboratorio, admitieron Wu Huaqiang y Gao Bin, profesores de Tsinghua y líderes del equipo de investigación, al sitio de noticias en idioma chino Science Times.
‘El estudio es un paso importante hacia futuros chips con alta eficiencia energética y amplias capacidades de aprendizaje’, dijeron los investigadores, y agregaron que esperaban que sus hallazgos ‘aceleren el desarrollo de futuros dispositivos inteligentes’.
Fuente: https://www.scmp.com/news/china/science/article/3237614/chinese-scientists-unlock-potentials-memristor-semiconductor-building-block
