El MIT ha desarrollado un "cerebro en un chip" con sinapsis artificiales

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han sido temas centrales en el mundo de la tecnología desde hace años, y cada semana se nos ofrece un nuevo y revolucionario software basado en IA. Pero la innovación en inteligencia artificial no está reservada al mundo del software. Un equipo del MIT, transmitido por Engadget, acaba de hacer retroceder los límites actuales en términos de hardware, con un "Cerebro en chip" ("cerebro en chip") que comprende varias decenas de miles de "sinapsis". Este término "cerebro" designa un componente especialmente dedicado a la inteligencia artificial. Esto es algo que los ingenieros informáticos ya practican a diario en forma de software, con aplicaciones en muchos oficios, desde la ingeniería hasta la investigación básica y el arte.

Estos sistemas permiten reproducir la arquitectura de un cerebro en forma de programa informático. El siguiente paso es trasponer esta tecnología de software a un medio hardware, y no es fácil. Reproducir un cerebro significa sobre todo simular los miles de millones de conexiones dinámicas que se forman entre nuestras neuronas, las sinapsis. Muy esquemáticamente, es en el corazón de estas zonas de contacto entre neuronas donde tiene lugar el transporte de información dentro del sistema nervioso. Pero una sinapsis mide unos treinta nanómetros, y el cerebro humano tiene un número gigantesco, ¡estimado en varios miles por centímetro cuadrado!

Una carrera por la miniaturización

Por lo tanto, para reproducir esta arquitectura es necesario encontrar un componente que funcione de manera análoga a los elementos pequeños del cerebro, lo suficientemente pequeño como para ser colocado en cantidades muy grandes en un llamado componente de computadora. neuromórfico . El componente en el que se apoyan los proyectos más avanzados en la actualidad es el memristor. Esta palabra inglesa, construida a partir de las palabras inglesas memoria (memoria) y resistor (resistencia), designa un tipo particular de resistencia: cuando se le aplica una corriente eléctrica, el valor de su resistencia eléctrica cambiará permanentemente. En un sistema complejo capaz de leer el valor de esta resistencia, podemos asegurarnos de interpretarlo como un 1 o un 0, que corresponde a un bit de datos con el que podemos trabajar. En definitiva, esto le da la muy interesante característica de poder servir como una pequeña unidad de memoria.

Por tanto, todo el desafío es miniaturizar estos memristores tanto como sea posible, para dar la mayor potencia de cálculo posible al chip IA en cuestión. El equipo del MIT, por su parte, optó por jugar con los materiales para ganar tamaño. Si bien los conceptos que ya existen en los principales fabricantes (Apple, Google, Microsoft, Intel y NVIDIA) utilizan memristores fabricados en plata, han optado por una aleación de cobre y plata acompañada de silicona. Bien los llevé, ya que lograron integrarse varias decenas de miles de estos componentes en un chip de apenas 1 mm cuadrado.

La IA convencional se está acercando

Hoy en día, incluso con decenas de miles de memristores, estos chips todavía están muy lejos de poder utilizarse en la práctica. Por otro lado, cada paso de miniaturización es un paso adicional hacia hardware especializado para el público en general, y el equipo del MIT logró ganar varios órdenes de magnitud en una sola iteración. En última instancia, estos componentes deberían permitir abrir las puertas de la IA a dispositivos que hoy se consideran demasiado débiles. Si podemos imaginar un montón de usos para el público en general, los primeros beneficiarios deberían ser ingenieros e investigadores. Estos últimos, en particular, utilizan cada vez más la IA con conjuntos de datos colosales, que requieren hardware avanzado para funcionar.

Hoy en día, la gente común realiza este tipo de operaciones en tarjetas gráficas, diseñadas específicamente para realizar una pequeña operación en paralelo una gran cantidad de veces (como calcular el color de cada píxel en su pantalla). Pero además de ser muy voluminosos, las máquinas que funcionan de esta manera requieren equipos costosos y, a menudo, en múltiples copias. Pero a largo plazo, es una apuesta segura que estas tarjetas serán suplantadas por equipos dedicados, más baratos y, sobre todo, mucho más pequeños. Por lo tanto, podemos imaginar fácilmente que dentro de unos años, podríamos presenciar la llegada de los primeros teléfonos inteligentes equipados con un chip de IA de consumo, con una lista interminable de aplicaciones potenciales, desde fotos hasta juegos y salud. o incluso aplicaciones relacionadas con el idioma.