Un prototipo de microchip, el NorthPole, presentado por IBM podría allanar el camino hacia un mundo de dispositivos mucho más inteligentes que no dependan de la nube o de la Internet para su inteligencia. Esto podría ayudar a los soldados que manejan drones, robots terrestres o equipos de realidad aumentada contra adversarios capaces de apuntar a las emisiones electrónicas. Pero el nuevo chip, modelado a partir del cerebro humano, también allana el camino a otro tipo de inteligencia artificial que no depende de grandes empresas de datos y de la nube como Amazon o Google.
Un prototipo de microchip, el NorthPole, presentado por IBM podría allanar el camino hacia un mundo de dispositivos mucho más inteligentes que no dependan de la nube o de la Internet para su inteligencia. Esto podría ayudar a los soldados que manejan drones, robots terrestres o equipos de realidad aumentada contra adversarios capaces de apuntar a las emisiones electrónicas. Pero el nuevo chip, modelado a partir del cerebro humano, también allana el camino a otro tipo de inteligencia artificial que no depende de grandes empresas de datos y de la nube como Amazon o Google.A diferencia de los chips tradicionales, que separan la memoria de los circuitos de procesamiento, el chip NorthPole combina ambos elementos, como las sinapsis del cerebro, que almacenan y procesan información en función de su conexión con otras neuronas. En un artículo publicado en la revista Science, los investigadores de IBM la llaman «arquitectura de inferencia neuronal que difumina esta frontera eliminando la memoria fuera del chip, entrelazando la computación con la memoria en el chip y apareciendo externamente como una memoria activa».
¿Por qué es importante y qué tiene que ver con el futuro? Los ordenadores actuales tienen al menos dos características que limitan el desarrollo de la IA.
En primer lugar, necesitan mucha energía. Tu cerebro, que funciona con sólo 12 vatios de potencia, puede retener y recuperar la información que necesitas para mantener una conversación detallada y, al mismo tiempo, absorber, interpretar correctamente y tomar decisiones sobre la enorme cantidad de datos sensoriales necesarios para conducir un coche. Pero un ordenador de sobremesa necesita 175 vatios sólo para procesar los unos y ceros de una hoja de cálculo ordenada. Esta es una de las razones por las que la visión por ordenador en coches y drones es tan difícil, un enorme factor limitante para la autonomía. Esta ineficiencia energética es una de las razones por las que muchas de las herramientas actuales de IA dependen de enormes granjas empresariales en la nube que consumen energía suficiente para abastecer a una pequeña ciudad.
El segundo problema es que estamos llegando al límite atómico de cuántos transistores podemos meter en un chip.
El prototipo de chip NorthPole puede colaborar a resolver ambos problemas. «Lo que realmente nos propusimos hacer es optimizar cada julio de energía, cada coste de capital de un transistor y cada oportunidad de un solo ciclo de reloj, ¿verdad? Así que se ha optimizado en estas tres dimensiones: energía, espacio y tiempo», declaró en una entrevista Dharmendra S. Modha, investigador principal de IBM.
Según el artículo, el chip NorthPole tiene 22.000 millones de transistores y 256 núcleos. Por supuesto, hay chips con más transistores y más núcleos. Pero la arquitectura única de NorthPole le permite funcionar de forma exponencialmente más eficiente en tareas como el procesamiento de imágenes en movimiento.
Frente a un chip comparable con «un nodo de proceso de tecnología de silicio de 12 nm y con un número comparable de transistores, NorthPole ofrece 25✕ frames/joule más», según el documento. Si se quisieran conectar muchos de ellos en un entorno de nube empresarial para ejecutar un programa de IA generativa como ChatGPT, se podría reducir considerablemente esa nube. La computación en nube, que antes requería un enorme edificio de servidores, de repente cabe en la parte trasera de un avión. Pero, por supuesto, también se necesitan menos chips para cosas como pequeños drones y robots.
Interés del Pentágono
IBM lleva más de diez años trabajando en este tipo de chips neuromórficos, con financiación del programa SyNAPSE de DARPA. El programa gastó más de 50 millones de dólares entre 2008 y 2014, y el Departamento de Defensa ha invertido desde 2019 otros 90 millones de dólares en los chips, dijo un alto funcionario de investigación del Pentágono.
«Este es un excelente ejemplo de lo que llamaríamos capital paciente», Maynard Holliday, Subsecretario de defensa para tecnologías críticas en la Oficina del Subsecretario de Defensa para Investigación e Ingeniería.
«Para nosotros, en el Departamento de Defensa, siempre hemos buscado bajo… tamaño, peso y potencia, y luego mayor velocidad para nuestros procesadores. Con la llegada de la inteligencia artificial generativa, nos dimos cuenta de que para hacer cálculos de bajo consumo necesitábamos este tipo de arquitectura… especialmente en un entorno conflictivo en el que nuestras señales pueden estar interferidas. El GPS puede estar bloqueado, por lo que poder hacer cálculos en el borde táctico es una ventaja».
Chips más inteligentes e independientes de la red podrían mejorar enormemente la capacidad de diversos sistemas militares, drones, robots terrestres, auriculares de soldados, para percibir e interpretar el mundo que les rodea. Podrían ayudar a ingerir una mayor variedad de datos, incluidos los de audio, ópticos, infrarrojos, sonar y LiDAR; y permitir la creación de nuevos tipos de sensores, como el «radar de microimpulsos de potencia», explicó Holliday.
Fte. Defense One
