Los investigadores utilizaron el chip para probar una red neuronal simple e identificar números con una precisión del 100 por ciento.

En la arquitectura tradicional de chips de von Neumann, los datos constantemente se transfieren entre la memoria y el procesamiento, lo que consume energía y tiempo valiosos, dice Abu Sebastian, el investigador principal de este trabajo, de IBM Zurich. Los cálculos en memoria son el siguiente paso lógico para reducir el consumo de energía al tiempo que aumenta el rendimiento. Estas ganancias son necesarias para que el hardware se mantenga al día con los avances en inteligencia artificial.

El nuevo chip analógico de IBM se basa en la memoria de cambio de fase. El ingrediente clave es un material que puede sufrir cambios de fase en respuesta a la corriente eléctrica. Típicamente, estas son aleaciones de germanio, teluro y antimonio. En una fase, que es conductora, los átomos están alineados muy bien. En la otra fase, que no conduce electricidad, los átomos se mueven, se calientan localmente con la corriente y se mezclan.

Un material de cambio de fase que se mantiene entre dos electrodos no cambia completamente entre las disposiciones ordenadas y desordenadas como las de unos y ceros. En cambio, en cualquier momento, hay una combinación de ambos: la resistencia general del material está determinada por el tamaño de las regiones donde se mezclan los átomos.

«Estamos codificando información en términos de arreglos atómicos», dice Sebastian. Los pesos de una red neuronal, por ejemplo, se pueden almacenar y acceder como la resistencia en un dispositivo de memoria de cambio de fase.

Los investigadores probaron una red neuronal de una sola capa en un chip de 8 bits compuesto por 30 dispositivos de memoria de cambio de fase para identificar imágenes de los dígitos 1, 0 y 4, y lograron una precisión de clasificación del 100 por ciento. Si bien es prematuro, Sebastian estima que el avance podría traer ganancias de 100 a 1,000 veces en ahorros de energía a los dispositivos futuros, en comparación con la informática tradicional.

Se buscó precisión en la computación tradicional, pero con inteligencia artificial, ahora hay una tendencia opuesta. IBM también está reportando un chip digital hoy que opera a 8 bits mientras mantiene la precisión en el entrenamiento de redes neuronales. Eso modela más de cerca al cerebro humano, que a menudo puede sacar conclusiones correctas de poca información.

 

 

 

Fuente: IEEE Spectrum

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