Chips revolucionarios de Dresde: ¡la IA ahora es energéticamente más eficiente!

Chips revolucionarios de Dresde: ¡la IA ahora es energéticamente más eficiente!

En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial (IA), la eficiencia del hardware utilizado juega un papel central. Aquí entra en juego la innovación técnica desarrollada por la Universidad Técnica de Múnich (TUM). Se fabricó un nuevo chip llamado “AI Pro” en colaboración con Global Foundries en Dresde. Este chip se caracteriza por sus propiedades especiales que lo diferencian de los chips de IA convencionales.

El chip “AI Pro” combina unidades de computación y almacenamiento, lo que representa una mejora significativa respecto a las arquitecturas tradicionales. Opera según el principio de "computación hiperdimensional", que le permite reconocer similitudes y patrones sin la necesidad de millones de conjuntos de datos. Por ejemplo, el chip puede detectar que un coche tiene cuatro ruedas y circula por la carretera sin necesidad de innumerables imágenes. Esta capacidad no sólo da como resultado un procesamiento de datos más rápido, sino también un enorme potencial de ahorro de energía.

La eficiencia energética en el punto de mira

Con un consumo de energía de sólo 24 microjulios por entrenamiento definido, el chip “AI Pro” requiere muy poco en comparación con otros chips que consumen de 10 a 100 veces más energía. Las tecnologías de inteligencia artificial actuales, especialmente los potentes chips de Nvidia, tienen un importante apetito energético. Estos chips alimentan grandes centros de datos que utilizan tanta electricidad como las ciudades pequeñas: un centro de datos típico requiere aproximadamente tanta energía como 100.000 hogares. En este contexto, resulta especialmente relevante el esfuerzo por desarrollar ordenadores neuromórficos que funcionen sobre el modelo del cerebro humano. El cerebro humano funciona con la energía de una bombilla, lo que supone una enorme diferencia con los costes energéticos que se necesitan hoy en día.

Los ingenieros de Dresde trabajan en soluciones para aumentar significativamente la eficiencia energética. Estas computadoras neuromórficas utilizan neuronas artificiales que solo se activan cuando son necesarias. Steve Furber, un defensor de los sistemas neuromórficos, ve esta tecnología como una solución potencial al alto consumo de energía asociado actualmente con los desarrollos de IA. Se hace especial referencia a la capacidad innovadora de los dispositivos que operan directamente en el borde, es decir, cerca del usuario. Esto no sólo resulta en menores costos, sino que también minimiza la necesidad de transferir datos a la nube.

Consideraciones de seguridad de datos

Otra ventaja del chip "AI Pro" es el procesamiento de datos directamente en el dispositivo. Los datos confidenciales permanecen a bordo, lo que reduce las preocupaciones sobre la ciberseguridad y la conectividad a Internet. Estos chips están especialmente diseñados para aplicaciones como el procesamiento de datos vitales mediante relojes inteligentes o la navegación con drones. El profesor Amrouch de TUM destaca que el futuro pertenece a los propietarios del hardware, lo que subraya la importancia del procesamiento de datos local.

Junto con los avances en la tecnología neuromórfica, están surgiendo cada vez más aplicaciones que requieren chips especializados. La empresa francesa Spinncloud ha dado otro paso significativo hacia la imitación de las funciones del cerebro humano con el superordenador neuromórfico Spinnaker 2. Este sistema estará disponible a partir de mayo de 2025 y permitirá simular hasta diez mil millones de neuronas artificiales para trabajar de forma aún más eficiente. Aún así, la tecnología va por detrás de las computadoras con GPU, particularmente en el rendimiento en tareas que requieren entrenamiento intensivo, como los modelos de lenguaje. Se está trabajando para mejorar los tiempos de respuesta, pero aún falta una “aplicación excelente” que demuestre claramente los beneficios.

La demanda global de tecnologías más sostenibles aumentará a medida que los volúmenes de datos sigan creciendo. Por lo tanto, la computación neuromórfica no sólo ofrece una solución prometedora para la eficiencia energética, sino también una forma de integrar la IA en dispositivos que funcionan con baterías. Iniciativas como el proyecto “Neuromorphic Computing” de Fraunhofer IIS demuestran el enfoque en el desarrollo de soluciones escalables y configurables que deben evolucionar de acuerdo con la Ley de Moore. La idea de procesar localmente tareas de IA que consumen muchos recursos podría mejorar significativamente la protección de datos y la cantidad de energía necesaria para los centros de datos en el futuro.

Por lo tanto, podemos estar al comienzo de una nueva era de eficiencia energética en IA, que estará determinada decisivamente por el desarrollo progresivo de los sistemas neuromórficos y la optimización de chips como el “AI Pro”.