Mike Davis, Intel Labs: “Estamos llegando al límite de lo que la informática básica puede ofrecer”

Mike Davis, Intel Labs: “Estamos llegando al límite de lo que la informática básica puede ofrecer”
Mike Davis, Intel Labs: “Estamos llegando al límite de lo que la informática básica puede ofrecer”

El constante aumento del tráfico de datos (un 22% más el año pasado respecto a 2022, según DE-CIX) y las nuevas exigencias computacionales de la inteligencia artificial llevan al límite los sistemas convencionales. Se necesitan nuevas fórmulas y la computación cuántica aún no es una alternativa. La empresa de electrónica Intel es una de las más avanzadas en el desarrollo de sistemas neuromórficos, una conjunción de biología y tecnología que busca imitar la forma en que el ser humano procesa la información. Junto a ella, en esta carrera por un procesamiento más efectivo y eficiente, corren IBM, Qualcomm y centros de investigación como Instituto de Tecnología de California (Caltech)donde nació este concepto de la mano de Carver Mead, el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts)él Instituto Max Planck de Neurobiología en Alemania y Universidad Stanford.

Intel anunció este mes el sistema neuromórfico más grande del mundo: Punto Halacon 1.150 millones de neuronas tecnológicas y 1.152 procesadores (papas fritas) Loihi 2 que consumen un máximo de 2.600 vatios y con una capacidad de procesamiento equivalente a la del cerebro de un búho. Un estudio publicado en Exploración IEEE Atribuye mayor eficiencia y rendimiento que los sistemas basados ​​en unidades centrales de procesamiento (CPU) y unidades gráficas (GPU), motores informáticos convencionales.

Mike Davis, nacido en Dallas y que cumplirá 48 años en julio, es director de computación neuromórfica en Intel Labs y máximo responsable de los últimos avances sobre los que descansa el futuro inmediato de la informática.

Preguntar. ¿Qué es un sistema neuromórfico?

Respuesta. Es un diseño informático que se inspira en la comprensión moderna de cómo funcionan los cerebros y que supone superar siete u ocho décadas de arquitectura convencional. Desde una perspectiva básica, estamos tratando de comprender los principios de la neurociencia moderna para aplicarla a papas fritas y sistemas para crear algo que opere y procese información de forma más parecida a como funciona un cerebro.

P. ¿Como funciona?

r. Si abres el sistema, los chips, ves diferencias muy llamativas en el sentido de que no hay memoria; Todos los elementos informáticos, de procesamiento y de memoria están integrados entre sí. Nuestro sistema Hala Point, por ejemplo, es una red tridimensional de chips similar a un cerebro y todo se comunica con todo, así como una neurona se comunica a través del cerebro con otro conjunto de neuronas conectadas. En un sistema tradicional, tiene memoria al lado de un procesador y el procesador lee continuamente la memoria.

Hala Point es una red tridimensional de chips similar a un cerebro y todo se comunica con todo, como una neurona se comunica a través del cerebro con otro conjunto de neuronas conectadas.

P. ¿Es necesario este modelo porque estamos llegando al límite de la informática convencional?

r. Se están logrando muchos avances en inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Es muy emocionante, pero es difícil ver cómo continuarán estas tendencias de investigación cuando el aumento de los requisitos informáticos para estos modelos de IA crezca a un ritmo exponencial, es decir, mucho más rápido que los avances en la fabricación. Estamos alcanzando los límites de lo que esta arquitectura informática básica puede ofrecer. Además, si simplemente nos fijamos en la eficiencia energética de estos chips y sistemas de IA tradicionales en comparación con el cerebro, hay una diferencia de muchos órdenes de magnitud. No es tanto que las arquitecturas informáticas tradicionales no sean capaces de proporcionar grandes avances en informática e inteligencia artificial, sino que buscamos una mayor funcionalidad, al tener ordenadores que funcionen como el cerebro, y lo hagan de una manera muy eficiente.

P. ¿Es la eficiencia energética la principal ventaja?

r. Es uno de los principales. Existe una gran diferencia en la eficiencia del cerebro y la de la informática tradicional. Pero las arquitecturas neuromórficas inspiradas en el cerebro también pueden ofrecer beneficios de rendimiento. Pensamos en las GPU como dispositivos de rendimiento increíblemente alto, pero en realidad solo si tienes un tamaño muy grande y una gran cantidad de datos para procesar disponibles en el disco o justo al lado del procesador para leer. Pero si los datos provienen de sensores, cámaras o vídeos en tiempo real, entonces la eficiencia y potencia de las arquitecturas tradicionales es mucho menor. Ahí es donde las arquitecturas neuromórficas realmente pueden proporcionar un enorme aumento en velocidad y eficiencia.

P. ¿La inteligencia artificial necesita un sistema neuromórfico para crecer?

r. Creemos que sí. Pero estamos en un nivel de investigación. Hoy en día no está claro cómo implementar esto comercialmente. Aún quedan muchos problemas por resolver en relación con la software [programación], los algoritmos. Muchos enfoques convencionales no se ejecutan de forma nativa en hardware [equipos] neuromórfico porque es un enfoque de programación diferente. Creemos que este es el camino correcto para lograr las ganancias que necesitamos en eficiencia energética y rendimiento para este tipo de cargas de trabajo, pero sigue siendo una pregunta abierta.

q. ¿Veremos un chip neuromórfico en una computadora o en un teléfono móvil?

R. Creo que sí, es cuestión de tiempo. No será el año que viene, pero la tecnología madurará y se implementará en computación de borde [procesamiento de datos cerca de su origen para ganar velocidad y eficiencia], teléfonos móviles, vehículos autónomos, drones o en el portátil. Nuestro Hala Point, diseñado para un centro de datos, es una caja del tamaño de un microondas grande. Pero, si miramos la naturaleza, vemos que hay cerebros de todos los tamaños. Los de insectos son muy impresionantes, incluso a pequeña escala. Y luego está, por supuesto, el cerebro humano. En la investigación seguimos ambas direcciones. Creemos que la comercialización comenzará en el computación de bordepero es necesario seguir impulsando e investigando a gran escala.

En los centros de datos podríamos ver estos sistemas en cinco años

P. ¿Cuándo serán?

r. Es difícil de predecir porque todavía quedan preguntas abiertas en la investigación. En los centros de datos podríamos ver estos sistemas en cinco años. También vemos futuro en todo lo que necesite funcionar con baterías, ya que el ahorro de energía que puede ofrecer un sistema neuromórfico es extremadamente importante. También existen aplicaciones algo menos obvias, como estaciones base inalámbricas para infraestructura telefónica. Estamos trabajando con Ericsson para optimizar los canales de comunicación.

P. ¿La computación con sistemas neuromórficos es complementaria a la computación cuántica?

r. Creo que son complementarios en algunos aspectos, aunque son muy diferentes. La computación cuántica busca innovación en la fabricación de dispositivos físicos y trata de escalar. Lo que ofrece es muy novedoso e impresionante, pero no está claro cuál será el modelo de programación cuántica una vez que pueda escalarse y qué tipo de cargas soportará. La computación neuromórfica disponible hoy en día es muy buena para cargas de trabajo de tipo IA. Pero existe una intersección en el espacio de las aplicaciones cuánticas y neuromórficas y ahí es donde es interesante pensar en resolver problemas de optimización difíciles y permitir a las personas experimentar, crear prototipos y aprender a programar este tipo de sistemas.

Implantar chips neuromórficos en el cerebro es una aplicación muy natural de estos sistemas porque, al ser una arquitectura que se comporta como las neuronas, hablaría de forma natural el lenguaje de nuestro cerebro.

P. ¿Podríamos ver sistemas neuromórficos instalados en nuestro cerebro?

r. Hay algunos investigadores interesados ​​en las neuroprótesis, en la aplicación de la computación neuromórfica, lo que significaría intentar reparar problemas o patologías en el cerebro donde ha habido alguna pérdida de función y devolver el control sobre su cuerpo. La investigación está en una fase inicial, pero creo que, a largo plazo, es una aplicación muy natural de la computación neuromórfica porque, al ser una arquitectura que se comporta como las neuronas, hablaría naturalmente el lenguaje de nuestro cerebro.

P. Los sistemas disponibles, ¿a qué edad cerebral equivalen?

r. En cuanto al número de neuronas, es similar al cerebro de un búho. Pero si nos fijamos en el área del cerebro donde se produce gran parte de la inteligencia de orden superior, sería equivalente a un mono capuchino. Muchos de nosotros, en este campo de investigación, tenemos en mente el cerebro humano como una especie de visión de la escala del sistema que nos gustaría construir. Pero no intentamos llegar demasiado rápido. Tenemos que construirlo bien y saber cómo hacerlo útil. Por eso este sistema sigue siendo una herramienta de investigación, para que podamos seguir experimentando.

P. ¿En qué casos específicos estos sistemas son más efectivos?

r. Al encontrar el mejor camino en un mapa, vemos aceleraciones de hasta 50 veces en comparación con los mejores solucionadores convencionales. En materia energética se están alcanzando niveles 1.000 veces más eficientes.

P. ¿Podría Europa aprovechar esta nueva línea para recuperar posiciones en la carrera por los chips, de la que depende en otros continentes?

r. Si miramos hacia el futuro, necesitaremos mucha innovación a largo plazo para alcanzar el tamaño y la eficiencia de la naturaleza, que sigue siendo increíblemente impresionante. Todavía queda un largo camino por recorrer y para llegar allí necesitamos innovación en la fabricación. Es necesario que haya nuevos dispositivos y nuevas tecnologías de memoria para asimilarlos en el cerebro. Ahora bien, no existe ninguna región geográfica con ventaja en este ámbito, por lo que es una oportunidad. La alta tecnología siempre implica innovación y nada permanece estático. Se necesitan nuevos avances y es impredecible de dónde vendrán.

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