Físicos Diseñan Chip Inspirado en el Cerebro Humano que Podría Reducer 2.000 Veces el Consumo Energético de la IA

Por Alex Hughes

Los sistemas de IA, como ChatGPT o Claude, son conocidos por su intensivo uso de energía. Necesitan almacenar datos en un lugar y luego procesarlos en otro, moviéndolos constantemente de un lado a otro. Es un problema que ahora podría resolverse gracias a una nueva investigación.

Un equipo de físicos de la Universidad de Loughborough ha diseñado un dispositivo capaz de procesar datos que cambian con el tiempo directamente dentro del hardware. Los sistemas tradicionales han dependido de métodos basados en software para hacer esto.

Con este nuevo chip, el equipo de investigadores sostiene que podría ser 2.000 veces más eficiente energéticamente que los métodos actuales.

"Esto es emocionante porque demuestra que podemos repensar cómo se construyen los sistemas de IA", señaló el Dr. Pavel Borisov, autor principal del estudio, en un comunicado. "Al utilizar procesos físicos en lugar de depender completamente del software, podemos reducir drásticamente la energía necesaria para este tipo de tareas".

Si los sistemas de IA convencionales son como enviar documentos de ida y vuelta entre dos oficinas (memoria y procesador) una y otra vez, con este nuevo chip sería como tener una oficina más inteligente que trabaja en todo desde un mismo lugar.

Un avance inspirado en el cerebro

En el corazón del chip hay un resistor de memoria, un chip que recuerda señales pasadas. Esa memoria altera la forma en que responde a nuevas señales; es decir, no solo sigue instrucciones, sino que aprende de la historia. Es una idea inspirada en el cerebro humano.

"Inspirados en la forma en que el cerebro humano forma conexiones neuronales numerosas y aparentemente aleatorias entre todas sus neuronas, creamos conexiones físicas complejas y aleatorias en una red neuronal artificial, diseñando poros en películas de óxido de niobio de escala nanométrica como parte de un nuevo dispositivo electrónico", afirmó el Dr. Borisov.

"Demostramos cómo es posible predecir la evolución futura de una serie de tiempo compleja usando estos dispositivos con un consumo de energía hasta dos mil veces menor en comparación con una solución estándar basada en software".

La IA se utiliza con frecuencia para procesar datos que cambian con el tiempo, como informes meteorológicos, seguimiento del mercado bursátil o análisis de ondas. Puede que no sean aleatorios, pero sí son sensibles a pequeños cambios.

Para este tipo de mediciones más caóticas, los sistemas de IA tradicionales necesitan consumir enormes cantidades de energía para seguir el ritmo de todos los cambios pequeños, enviando información de un lado a otro. Este nuevo chip podría estar perfectamente diseñado para estos sistemas más caóticos.

Al analizar mediciones y experiencias pasadas, el chip aprende mejor a rastrear y comprender este tipo de mediciones caóticas, reduciendo así el consumo energético necesario.

Aunque solemos pensar en la IA como algo similar a ChatGPT o un software de reconocimiento facial, hoy en día está presente en la mayoría de las aplicaciones. Esta herramienta no está orientada a información estática, como un chatbot, sino a información que depende del tiempo.

"La frecuencia cardíaca, la actividad eléctrica del cerebro, la temperatura exterior. Todo eso cambia cada día. Existen aplicaciones capaces de rastrearlos, pero consumen mucha energía y requieren una conexión estable a un servidor", le dijo el Dr. Borisov a Decrypt.

Estas son las áreas donde este chip podría implementarse, creando sistemas más inteligentes para datos que no son estables y cambian constantemente con el tiempo.

"Mi objetivo final sería que este tipo de tecnología se utilice en señales dependientes del tiempo. Ya sea en un auto, un robot, una planta de energía nuclear o un reloj inteligente", agregó. "Por ejemplo, para monitorear si alguien está sufriendo un derrame cerebral, para supervisar la salud del motor de un auto o verificar que el reactor nuclear opera con normalidad, ese tipo de cosas".

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