¿Son los ‘Memristores’ la clave para que la IA imite el cerebro humano?

La cerebro humano es la computadora más compleja y capaz que el hombre haya conocido. Esta maravilla de la naturaleza puede procesar simultáneamente millones de puntos de datos y entradas sensoriales en tiempo real. Aunque las computadoras ahora son capaces de superar las capacidades del cerebro humano en términos de potencia de cálculo, todavía hay áreas en las que les falta. Un reciente avance en los memristores podría ser la clave para desbloquear la computación de redes neuronales, abriendo la puerta a sistemas de inteligencia artificial más inteligentes y rápidos en el futuro.

Diseño de Chip Actual

La arquitectura de computación von Neumann actual coloca el procesamiento y la memoria en dos ubicaciones separadas. Originalmente, este diseño tenía sentido, ya que las computadoras no requerían la enorme cantidad de recuperación de datos que se encuentra hoy en día. Sin embargo, los sistemas de IA avanzados procesan miles de millones de bits de datos en tiempo real. Por lo tanto, cada milisegundo cuenta, incluido el tiempo y la energía que se necesita para recuperar y procesar la memoria de dos ubicaciones distintas.

Problemas con el Diseño de Chip Actual

El diseño de chip actual es demasiado lento para mantenerse al día con las crecientes demandas de la comunidad de IA. Una mejor solución para protocolos computacionales intensivos como los sistemas de IA es colocar la memoria y el procesamiento en un solo chip. Para lograr esto, los ingenieros recurrieron a una tecnología creada en la década de 1970, los memristores.

Memristores

El concepto de los memristores se originó en 1971 tras un artículo publicado por Leon Chua. Los memristores funcionan mediante el uso de corrientes variables. Cambiar la dirección y la cantidad de corriente permite que estos dispositivos almacenen datos. Su tamaño compacto y su capacidad para almacenar y procesar datos les brinda un rendimiento ideal para los sistemas de IA avanzados de hoy.

Problemas con la Tecnología de Memristores Hoy

El principal problema con la tecnología de memristores actual utilizada en computadoras es que aún no pueden competir con otros sistemas. Estos diseños de chip experimentales a menudo ofrecen menor potencia de cálculo, fiabilidad cuestionable y carecen de la durabilidad de sus contrapartes de doble chip. Afortunadamente, todo eso está a punto de cambiar.

Computación Neuromórfica

Los memristores son un componente crucial del movimiento de computación neuromórfica. Esta clase de computación busca imitar las redes neuronales que se encuentran en el cerebro. Estos sistemas pueden calcular, procesar y almacenar datos en una única ubicación. También pueden aprender, corregir y adaptarse a nuevos escenarios, al igual que funciona el cerebro humano. Esta capacidad, combinada con el nuevo diseño de chip inclusivo, permite una nueva era en la potencia de procesamiento computacional.

Estudio del Chip de Memristor

El estudio “Procesamiento de video auto-supervisado con auto-calibración en una plataforma de computación analógica basada en una matriz de memristores sin selector“¹ se publicó este mes en la revista científica Nature Electronics. El estudio detalla un procesador neuromórfico de semiconductores de próxima generación que imita la forma en que el cerebro humano piensa, permitiéndole aprender y adaptarse para mejorar el rendimiento.

Nuevo Diseño de Chip

Los investigadores integraron una matriz analógica de memristores sin selector para crear una unidad de almacenamiento y procesamiento todo en uno. El dispositivo aprovecha la circuitería periférica y un controlador digital para programar los memristores en tiempo real. Específicamente, se seleccionaron memristores de óxido de titanio de tipo interfacial para realizar los experimentos.

Fuente – KAIST

Imita el Cerebro Humano

Una de las partes más impresionantes de esta investigación es que los ingenieros pudieron integrar un sistema de IA avanzado directamente en el chip. Esta integración permite que el chip aprenda y corrija errores. El dispositivo ofrece análisis en tiempo real y procesamiento in situ, lo que lo convierte en la opción ideal para múltiples escenarios de uso, como edición de música, seguridad y mucho más.

Descubrir Nuevos Escenarios

Impresionantemente, el ingeniero eligió ejecutar algoritmos de IA en el dominio analógico. En consecuencia, el sistema se configuró para utilizar auto-calibración sin operaciones de compensación ni preentrenamiento. Al igual que una persona, esta IA puede evaluar los datos en tiempo real y compararlos con su historial para determinar la siguiente acción.

Mejorar su Rendimiento

Esta configuración permite a los ingenieros crear computadoras y dispositivos que aprenden, corrigen errores y procesan tareas de IA in situ. Los datos se almacenan y procesan para ver su relación con datos pasados y otras características únicas. Cada vez que el sistema determina que es posible mejorar el rendimiento mediante el aprendizaje, lo integra automáticamente.

Prueba del Chip de Memristor

Para que los ingenieros pudieran probar el primer sistema integrado basado en memristores del mundo que puede adaptarse a cambios de datos en tiempo real, configuraron una tarea de edición de video. Al sistema de IA se le suministró video continuo en tiempo real de una persona en movimiento. Su tarea era separar el primer plano y el fondo del video.

Resultados de la Prueba del Chip de Memristor

Los datos muestran resultados prometedores. Por un lado, la IA se volvió más rápida y eficiente con cada ciclo. Al principio, la IA tardaba más tiempo en determinar la situación, sin embargo, en las últimas ejecuciones, la IA ya se había acostumbrado al proceso y a cómo determinar qué es fondo o primer plano.
Impresionantemente, la prueba de edición de video del chip de IA mostró una relación señal-ruido pico promedio de 30,49 dB, comparable a los servicios dedicados. Además, el equipo registró una medida de índice de similitud estructural de 0,81.

Beneficios del Chip de Memristor

Hay varias razones por las que los chips de memristor son una idea inteligente. Por un lado, ofrecen análisis de datos en tiempo real in situ. Esto significa que los dispositivos pueden operar sin conexiones a internet o la necesidad de contactar a otro dispositivo para hacer una evaluación informada de su entorno.

Seguridad

La seguridad y la privacidad aumentan gracias a este diseño. Dado que los datos no necesitan enviarse fuera del sitio, se reducen enormemente los riesgos de hackeos o errores humanos.

Mejor Rendimiento

Otro beneficio importante de este estudio es que demuestra cómo mejorar el rendimiento de los PC actuales. El sistema de IA impulsado por memristores ofrece capacidades de computación paralela a sus usuarios, mejorando las capacidades y permitiendo que los sistemas manejen una mayor carga.

Tamaño

Los chips de memristor son mucho más pequeños que los diseños tradicionales. Por lo tanto, son ideales para microelectrónica, dispositivos portátiles, robótica y otros escenarios donde el espacio es limitado o el peso es una preocupación importante, como drones u otras tecnologías aeroespaciales.

Consumo de Energía Reducido

En cuanto al consumo de energía, los chips de memristor utilizan cientos de veces menos potencia que los diseños de chip tradicionales. La energía utilizada para programar el chip es minúscula. Este bajo consumo de energía es ideal para la sostenibilidad y para garantizar que la revolución de la IA no cause un gran impacto ambiental como lo hace la revolución industrial.

Aplicaciones de los Memristores

Existen muchas aplicaciones para los memristores en el mercado. Por un lado, son la opción ideal para sistemas de computación perimetral de inteligencia artificial (IA) compactos y eficientes en energía. Esta tecnología podría, algún día, ayudar a que todos tus dispositivos inteligentes sean mucho más inteligentes, ligeros y capaces. Aquí tienes algunas de las aplicaciones del sistema de chip de memristor.

Procesamiento de Video

El procesamiento de video con IA es uno de los sectores de más rápido crecimiento en el mercado. El chip del investigador es ideal para esta tarea por varias razones. Por un lado, utiliza sus capacidades de autoaprendizaje para reducir su carga de trabajo y mejorar su salida. Podrías ver este tipo de chip utilizado para impulsar sistemas avanzados de edición de IA como el que probó el equipo.
Actualmente, los sistemas de edición con IA están haciendo que la visualización sea más accesible. Tres sistemas a menudo pueden crear fotogramas duplicados entre el fotograma original, permitiendo mejoras masivas de resolución. En el futuro, un sistema como este podría facilitar la edición de video de alta gama desde tu teléfono.

Salud

El uso de IA en la salud está en aumento. Los dispositivos inteligentes impulsados por memristores algún día proporcionarán monitoreo profundo de los pacientes, empoderando a los profesionales al reducir su carga de trabajo y mejorar su conciencia. La IA incluso podría configurarse para enviar los datos a otro sistema de IA diseñado específicamente para la salud.

Seguridad

Utilizar un sistema de IA autoaprendente para programar cámaras de seguridad tiene sentido. Imagina tu cámara inteligente vigilando tu jardín. De repente, aparece una persona y realiza algunos movimientos antes de salir de la vista. Si no estabas mirando la pantalla, lo perdiste. Un sistema de seguridad con IA impulsado por memristores podría escanear el área en busca de comportamientos sospechosos y notificarte en tiempo real.

Vehículos Autónomos

Los vehículos autónomos seguramente integrarán esta tecnología en el futuro para permitirles asumir nuevas responsabilidades y un mayor nivel de fiabilidad. El sistema permitirá a los vehículos analizar su entorno y hacer conjeturas fundamentadas sobre el mejor escenario. Cada vez, la decisión se evalúa y se utiliza para medir la siguiente opción, asegurando un mejor rendimiento con el tiempo.

Investigadores de Memristores

Este estudio fue liderado por los ingenieros de KAIST, el Profesor Shinhyun Choi y el Profesor Young-Gyu Yoon, del Equipo de Investigación Conjunta de la Escuela de Ingeniería Eléctrica. Hakcheon Jeong y Seung Jae Han también contribuyeron a recopilar y procesar los datos.
El estudio de los chips de memristor cuenta con el apoyo del Proyecto de Desarrollo de Tecnología de Semiconductores Inteligentes de Próxima Generación, el Proyecto de Investigador Nuevo Excelente y el Proyecto de Desarrollo de Tecnología Central de Semiconductores AI PIM de la Fundación Nacional de Investigación de Corea, y del Proyecto de Apoyo a la Investigación y Desarrollo del Instituto de Investigación en Electrónica y Telecomunicaciones.

Una Empresa que Podría Beneficiarse del Estudio de Memristores

Hay muchas industrias que esta tecnología podría mejorar. El mundo ha alcanzado su límite en cuanto a la reducción de resistores. Este último desarrollo introduce una opción más fiable y escalable al mercado. Aquí hay una empresa que está posicionada para aprovechar estos datos y lograr el éxito.

Micron Technologies Inc.

Micron Technologies Inc. (MU ) ingresó al mercado en 1978. Fue fundada por Ward Parkinson, Joe Parkinson, Dennis Wilson y Doug Pitman como una planta de fabricación de semiconductores. La empresa rápidamente tuvo éxito y en 1980, la firma abrió su primera planta de fabricación.