Un equipo del Instituto de Inteligencia Artificial de las Islas Baleares (IAIB) de la Universitat de les Illes Balears (UIB) ha anunciado el desarrollo de un circuito integrado de inteligencia artificial que destaca, asegura, por su altísima eficiencia en el consumo energético. El dispositivo, con una superficie de 1,4 milímetros cuadrados, representa un avance significativo en el campo del procesamiento de altas prestaciones en entornos con recursos energéticos limitados, según la UIB.
El diseño ha sido concebido por el Grupo de Ingeniería Electrónica (GEE), dirigido por el profesor Miquel Roca. La innovación radica, aseguran, en la combinación de dos estrategias arquitectónicas: el uso de redes neuronales morfológicas y la computación estocástica. Las redes morfológicas permiten alcanzar los mismos resultados que las convencionales con un área de silicio notablemente inferior. Paralelamente, la lógica estocástica aporta otra capa de eficiencia, ya que comprime las operaciones intermedias necesarias para los cálculos.
Según ha explicado el profesor Roca, este enfoque cambia el paradigma de la computación en dispositivos con sensores. Tradicionalmente, estos sistemas deben enviar grandes volúmenes de datos en bruto a servidores centralizados o a la nube para su procesamiento, un proceso con un coste energético muy elevado. La incorporación de este chip directamente al sensor permite realizar la computación in situ, enviando solo la información o el resultado ya procesado, según los investigadores. Esto reduce drásticamente el flujo de datos y, por tanto, el consumo energético global.
El funcionamiento técnico del chip
El principal investigador del proyecto, el doctor Josep Lluís Rosselló, ha detallado el funcionamiento de la computación estocástica. Esta técnica acepta una cierta fluctuación o dispersión alrededor del valor correcto en las operaciones individuales, un margen de error que no es aceptable en aplicaciones como las financieras, pero que resulta idóneo para tareas de aprendizaje automático, como el reconocimiento de imágenes o voz. La tolerancia a esta imprecisión en los pasos intermedios permite simplificar enormemente los circuitos, alcanzando una eficiencia energética superior a un billón de operaciones por julio invertido (1 TOP/s por W) en una tecnología de fabricación de 180 nanómetros.
En cuanto a las aplicaciones, el campo más inmediato que ven es el de los llamados dispositivos de la periferia o edge computing. Esta categoría incluye drones, cámaras de vigilancia autónomas, sensores IoT e incluso teléfonos móviles. Roca ha puesto como ejemplo el desbloqueo facial en un teléfono inteligente: con esta tecnología, la detección se podría realizar consumiendo entre diez y cincuenta veces menos energía, alargando así la autonomía de la batería. Otros usos potenciales son la identificación de palabras clave en audios o el procesamiento de imágenes para la detección de patrones específicos.
La arquitectura paralelizada del chip, donde las "neuronas" y sus conexiones, llamadas sinapsis, están integradas físicamente en el circuito, es clave de su rendimiento. "En este chip tenemos 25.000 sinapsis integradas, consumiendo unas pocas decenas de microvatios", ha señalado Rosselló. Esta integración elimina la necesidad de constante movimiento de datos entre la memoria y la unidad de procesamiento, uno de los principales causantes de consumo en la arquitectura de von Neumann tradicional.
Más allá de las aplicaciones en dispositivos pequeños, los investigadores contemplan un segundo escenario de uso a medio plazo: la reducción del consumo energético en los grandes centros de datos y sistemas de computación de alto rendimiento (HPC), un sector con una demanda eléctrica creciente y un impacto medioambiental considerable. El grupo investigador busca actualmente colaboraciones con empresas del sector tecnológico interesadas en licenciar esta tecnología o en desarrollar aplicaciones concretas para su comercialización. El objetivo es transferir este avance desde el laboratorio al mercado, donde pueda contribuir a la creación de dispositivos electrónicos más sostenibles y con una autonomía más elevada.