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El nuevo chip de IA del MIT es 1 millón de veces más rápido que las sinapsis en el cerebro humano

Un equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) está trabajando para superar los límites de velocidad de un tipo de sinapsis analógica artificial desarrollada previamente, que es más barata de construir y más eficiente energéticamente, y promete un cálculo más rápido.

El equipo multidisciplinario utilizó resistencias programables, que son los componentes básicos del aprendizaje profundo analógico, al igual que los transistores son los fundamentos para construir procesadores digitales para producir «aprendizaje profundo analógico».

Las resistencias están integradas en conjuntos recurrentes para crear una red compleja en capas de «neuronas» artificiales y «sinapsis» que realizan cálculos como una red neuronal digital. Luego, dicha red se puede entrenar para lograr tareas complejas de IA, como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Los investigadores utilizaron un material inorgánico práctico en el proceso de fabricación que permite que sus dispositivos funcionen 1 millón de veces más rápido que las versiones anteriores. El estudio afirmó que es aproximadamente 1 millón de veces más rápido que las sinapsis en el cerebro humano.

Además, este material orgánico hace que la resistencia sea extremadamente eficiente desde el punto de vista energético. A diferencia de los materiales utilizados en la versión anterior de su dispositivo, el material recientemente desarrollado es compatible con las técnicas de fabricación de silicio y podría allanar el camino para la integración en hardware informático comercial para aplicaciones de aprendizaje profundo.

«Con esa información importante y nuestras poderosas técnicas de nanofabricación en MIT.nano, pudimos juntar estas piezas y demostrar que estos dispositivos son inherentemente muy rápidos y funcionan con voltajes razonables. Este trabajo ha puesto a estos dispositivos en un punto en el que ahora parecen muy prometedores para futuras aplicaciones”, dijo el autor principal Jesús A. del Álamo, profesor Donner en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT.

“El mecanismo de trabajo del dispositivo es insertar el ion más pequeño, el protón, en un óxido aislante para modificar su conductividad electrónica. Debido a que estamos trabajando con dispositivos muy delgados, podríamos acelerar el movimiento de este ion mediante el uso de un fuerte campo eléctrico y empujar estos dispositivos iónicos al régimen de operación de nanosegundos», explicó el autor senior Bilge Yildiz, profesor Breene M. Kerr en el Concejo. departamentos de Ciencia e Ingeniería Nuclear y Ciencia e Ingeniería de Materiales.

«El potencial de acción en las células biológicas sube y baja con una escala de tiempo de milisegundos, ya que la diferencia de voltaje de alrededor de 0,1 voltios está limitada por la estabilidad del agua», dijo el autor principal Ju Li, profesor de Ciencia e Ingeniería Nuclear de Battelle Energy Alliance y profe. de ciencia e ingeniería de materiales. “Aquí aplicamos hasta 10 voltios a través de una película especial de vidrio sólido de espesor a nanoescala que conduce protones, sin dañarlo permanentemente. Y cuanto más fuerte es el campo, más rápidos son los dispositivos iónicos», dijo.

Estas resistencias programables aumentan en gran medida la velocidad a la que se entrena una red neuronal y reducen en gran medida el costo y la energía necesarios para realizar el entrenamiento.

El último desarrollo podría ayudar a los científicos a desarrollar modelos de aprendizaje profundo mucho más rápido, que luego podrían aplicarse a usos como automóviles autónomos, detección de fraudes y análisis de imágenes médicas.

“Una vez que tiene un procesador analógico, ya no está entrenando redes en las que todos los demás están trabajando. Estará entrenando redes con complejidades sin precedentes que nadie más puede permitirse, por lo que todas son mejores. En otras palabras, este no es un automóvil más rápido, es una nave espacial”, dice el autor principal y posdoctorado del MIT, Murat Onen.

Los resultados de la investigación fueron publicados en la revista ‘Ciencias‘.

HackNarrow

Informático de profesión, me dedico a probar nuevas versiones de hardware y verificar la seguridad e integridad de servidores y firewalls. Escribo un poco sobre novedades en la rama de la seguridad informática en general.

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