Intel siempre ha estado entre las vanguardias del sector computacional. Además de trabajar en nuevas tecnologías de 10 nanómetros (e incluso menos) para CPU dedicadas al consumo y procesadores cuánticos para computación científica, la compañía estadounidense está trabajando ahora en un nuevo tipo de procesador dedicado exclusivamente a redes neuronales . Estos son procesadores neuromórficos que imitan en todos los aspectos el funcionamiento del cerebro, con neuronas de silicio y sinapsis .

La Tecnología presentada (con nombre en código Loihi) actualmente se limita a "solo" 130,000 neuronas artificiales conectadas con alrededor de 130 millones de sinapsis y actualmente está destinada a investigación.

Intel no es el primero a experimentar con esta tecnología: IBM con su TrueNorth ha creado un chip con 4,096 núcleo 256 neuronas cada uno (y 256 sinapsis por neurona) y Qualcomm ha propuesto algo similar con el procesador Cero. Pero Intel pretende alcanzar en 2019 un procesador neuromórfico de sinapsis de 100 mil millones de dólares (aproximadamente los del cerebro de una rata) y comenzar un ascenso largo y complejo al modelado de cerebros cada vez más complejos. A modo de comparación, el cerebro de un gato tiene 6,1 billones de sinapsis y la última investigación estima que el cerebro humano es 33 veces más complejo.

Un procesador para IA

Una red neuronal no es más que una arquitectura de software que más o menos imita el funcionamiento de una serie de neuronas conectadas entre sí.

La peculiaridad de este tipo de arquitectura es la posibilidad de modelarse de manera "autónoma" para resolver los problemas más dispares. Desde el reconocimiento de rostros en una imagen hasta la predicción de las preferencias de compra de un usuario en un sitio de comercio electrónico, hasta la imitación de la voz humana.

Lo que se necesita para que una red neuronal aprenda de manera óptima es una serie de datos para analizar y modelar. Una inmensa cantidad de datos y mucho tiempo y poder de cómputo.

El propósito esencial de la arquitectura neuronal para un procesador es acelerar las operaciones de aprendizaje usando la estructura neurona-sinapsis ya a un nivel muy bajo (hardware), asegurando la eficiencia en términos de velocidad y consumo de energía 1000 veces mejor que el uso de una CPU canónica.

En el caso de los procesadores neuromórficos, la red neuronal no se simula simplemente a nivel de software, sino que la propia estructura del procesador toma sus características. Cada sinapsis artificial se modifica durante el aprendizaje y

Cada núcleo del procesador está sujeto a un proceso de aprendizaje

Sin embargo, cada uno de ellos está completamente conectado a los otros núcleos para garantizar una comunicación completa entre las funciones del procesador. Las posibilidades que ofrece una tecnología similar son increíbles, la fase de aprendizaje de una red neuronal que hoy requiere una gran cantidad de computadoras trabajando en paralelo, mañana se puede hacer dentro de nuestro propio teléfono inteligente en un tiempo mucho más corto y permitirá realiza funciones extremadamente complejas rápidamente y con un consumo de energía mucho más bajo.

Es obvio que, en cualquier caso, un procesador neuromórfico no puede funcionar solo porque, aunque es muy potente para redes neuronales, no tiene la arquitectura necesaria para ejecutar programas estándar, por lo que no será un reemplazo para las CPU actuales sino " simplemente "una adición esencial a ellos.

Por el momento, el procesador Loihi (como los honorarios de otras compañías) aún está lejos de ser comercializado, pero Intel pretende distribuirlo a las universidades a partir de la segunda mitad de 2018 para estimular la investigación y la innovación en el campo de las inteligencias artificiales.

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