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Así funciona el hardware optimizado con IA

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La nueva generación de hardware está explorando nuevos materiales y funciones para ofrecer el mejor rendimiento para las necesidades que exige la Inteligencia Artificial.

Hace apenas dos décadas, la Inteligencia Artificial (IA) estaba pasando por un “invierno”, es decir, un periodo en el que no hubo avances significativos que transformarán el estado de cosas de esta disciplina científica y de esta tecnología.

KEY INSIGHT

El hardware neuromórfico comprende dispositivos semiconductores conceptualmente inspirados en arquitecturas neurobiológicas. Los procesadores neuromorfos presentan arquitecturas que no son de von Neumann e implementan modelos de ejecución que son dramáticamente diferentes de los procesadores tradicionales. Se caracterizan por elementos de procesamiento simples, pero una interconectividad muy alta.

Fuente: 2018 World AI Industry Development Blue Book.

Mucho de esta situación se debía a que el ecosistema no se había desarrollado al mismo nivel que lo habían hecho las investigaciones alrededor de la IA, es decir, hacía falta un hardware más desarrollado, más potente para poder alcanzar lo que en las investigaciones ya empezaba a despuntar como un motor para impulsarla de nuevo como una alternativa para solucionar un sinfín de problemas.

El ímpetu, la necedad y el tesón de especialistas en Inteligencia Artificial que no se dieron por vencidos en continuar investigando sobre una de las ramas de la IA que se había declarado infructuosa o sin más posibilidades de avance comenzó a ofrecer resultados.

Los avances en el estudio y las aplicaciones en redes neuronales artificiales floreció y hoy, es una de las áreas que han permitido el desarrollo exponencial de esta disciplina y sus diferentes aplicaciones tecnológicas.

El futuro de la IA es promisorio pues paralelamente también se ha avanzado en el diseño y producción de nuevos procesadores gráficos y procesadores neuromórficos.

Procesadores neuromórficos

Este tipo de procesadores también conocidos como procesadores de redes neuronales artificiales simulan el funcionamiento de las neuronas y la sinapsis del cerebro. El pionero en plantear computadoras y procesadores con funciones similares al cerebro humano fue Carver Mead, investigador del California Institute of Technology (CalTech).

Unos de los procesadores o chips neuromórficos más conocidos en la actualidad es Loihi de la empresa Intel.

Según Intel, “es el primer chip neuromórfico de autoaprendizaje de su tipo, que imita la forma en que funciona el cerebro al aprender a operar basándose en varios modos de retroalimentación del entorno. Este chip extremadamente eficiente en energía, que utiliza los datos para aprender y hacer inferencias, se vuelve más inteligente con el tiempo y no necesita ser entrenado de la manera tradicional. Tiene un enfoque novedoso para la computación a través de puntas asíncronas”.

Este tipo de chips esta pensado para brindar los recursos necesarios para desarrollar Inteligencia Artificial, pues, por ejemplo, únicamente necesita una milésima de la potencia que necesita un procesador convencional para aprender a reconocer imágenes.

Procesadores gráficos

Una de las compañías que ha estado aportando gran capacidad de procesamiento a través de sus chips es, sin duda, NVIDIA.

Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de NVIDIA están diseñadas para la computación paralela, las operaciones vectoriales y matriciales por lo que son muy utilizadas para el Deep Learning o aprendizaje profundo, una de las técnicas de la Inteligencia Artificial.

Este tipo de procesadores son muy útiles para la conducción autónoma, la exploración de lugares poco accesibles a través de drones y en medicina, éstas tres áreas, necesitan procesar grandes volúmenes de imágenes con una precisión detallada por lo que este tipo de chips son muy aptos para esas tareas.

Es de esta manera que el hardware facilita el trabajo de la Inteligencia Artificial aportando procesamiento de datos a velocidades inauditas.

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Autor: Adrián Rodríguez

Ha colaborado en el desarrollo de contenidos en la Revista Digital Universitaria, una de las primeras revistas digitales de la UNAM y en Ciencia y Desarrollo, versión electrónica del Conacyt. Le apasionan los temas de ciencia, tecnología e innovación.

Autor: Adrián Rodríguez

Ha colaborado en el desarrollo de contenidos en la Revista Digital Universitaria, una de las primeras revistas digitales de la UNAM y en Ciencia y Desarrollo, versión electrónica del Conacyt. Le apasionan los temas de ciencia, tecnología e innovación.