India en el centro de la carrera de IA: cómo la computación neuromórfica podría impulsar a la nación al frente del grupo

La industria de inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo de forma dramática a medida que se vuelve una parte integral de los negocios en todos los sectores. 

Desde los sectores de salud, comercio minorista, finanzas, manufactura y cadena de suministro hasta la educación, energía y entretenimiento, ha habido una creciente demanda de herramientas impulsadas por IA. 

Según PWC, la IA puede transformar la productividad y el potencial del PIB de la economía global, con los mayores beneficios por observarse en China y Norteamérica, equivalente a un total de $10.7 trillion.

Impulsado por este creciente uso, se espera que el mercado de IA crezca de $50 bln en 2023 a mucho más de $800 bln para finales de esta década, según Statista.

Este boom de IA ha llevado a una competencia entre grandes empresas para desarrollar los modelos de IA más potentes a nivel mundial, y los países están ansiosos por fomentar sus propios sistemas de IA competitivos.

En medio de esto, India ha surgido como un actor clave, con el 92 % de los trabajadores del conocimiento utilizando IA generativa, comparado con el promedio global mucho más bajo del 75 %.

A finales del mes pasado, el hombre más rico de Asia, Mukesh Ambani, presidente de Reliance Industries (RELIANCE.BO ), presentó “JioBrain”, una suite de herramientas y aplicaciones de IA para transformar negocios en energía, textiles y más. El negocio de telecomunicaciones de Reliance está trabajando actualmente con el Instituto Indio de Tecnología (IIT) para lanzar “Bharat GPT” para usuarios indios. 

“Necesitamos estar a la vanguardia del uso de datos, con la IA como habilitador para lograr un salto cuántico en productividad y eficiencia. “

– Mukesh Ambani

Después de construir una industria de TI de alta potencia valorada en $250 bln, India ahora está enfocándose en los servicios de IA, que, según un informe de Nasscom y BCG, podrían valer $17 bln en los próximos tres años. 

Con más de 900 millones de usuarios de internet, India se ha convertido en “la capital de datos del mundo”. El hecho de que tantos datos estén disponibles públicamente es extremadamente beneficioso para las empresas, ya que pueden escribir sus propios algoritmos de IA.

Sin embargo, se necesita potencia de cómputo y recursos compartidos para acelerar la industria de IA del país. Para ello, el gobierno indio ha adquirido mil GPU para ofrecer capacidad de cómputo a los creadores de IA. 

A principios de este año, el primer envío de chips Nvidia (NVDA ) llegó a los centros de datos indios después de que el CEO del mayor fabricante de chips del mundo, Jensen Huang, visitara India y mantuviera una conversación con el Primer Ministro Narendra Modi y ejecutivos tecnológicos.

“Tienen los datos, tienen el talento. Este será uno de los mayores mercados de IA del mundo.” 

– Huang le dijo al PM en ese momento

Un avance: imitando el cerebro para una computación más inteligente

En medio de todo esto, científicos del Centre for Nano Science and Engineering (CeNSe), Indian Institute of Science (IISc), Bangalore, India, lograron un gran avance en la tecnología de computación neuromórfica. Esta tecnología imita la estructura y función del cerebro humano para crear sistemas de computación más eficientes e inteligentes.

Este progreso trascendental puede ayudar a India a convertirse en un actor importante en la carrera global de IA y hacer que la computación de IA sea accesible para todos e integrada en sus dispositivos personales.

Esto es sin duda una gran hazaña, dado que el modelo convencional de ‘computación en la nube’ requiere grandes centros de datos que consumen mucha energía. Utilizar centros de datos intensivos en recursos limita su uso a una pequeña comunidad de desarrolladores.

El hardware neuromórfico promete una mayor eficiencia energética y espacio para IA. Sin embargo, actualmente solo puede manejar operaciones de baja precisión. Tareas como PNL, entrenamiento de redes neuronales y procesamiento de señales requieren mucho más nivel de cómputo y están actualmente fuera del alcance de los elementos de circuito neuromórfico individuales. 

Sin embargo, el último avance de los científicos del IISc puede realmente ayudar con ello y mover el espacio hacia la ‘computación perimetral’, que acerca el procesamiento y almacenamiento de datos a los dispositivos que crean y usan los datos. Esto reduce la latencia, mejora el rendimiento de las aplicaciones y ahorra costos de red. 

La computación perimetral permite además aplicaciones en tiempo real, así como aplicaciones de IA y aprendizaje automático, para procesar grandes volúmenes de datos con mayor velocidad y fiabilidad. 

Publicado en Nature, la última investigación del Profesor Sreetosh Goswami en el CeNSe, IISC, que lideró un grupo de científicos y estudiantes, desarrolló un tipo de dispositivo semiconductor llamado Memristor. En lugar de usar la tecnología tradicional basada en silicio, el Memristor fue creado utilizando una película metal-orgánica.

El uso de películas moleculares permitió a los investigadores rastrear movimientos iónicos libres, lo que amplió las vías de memoria.

Para establecer controles cinéticos sobre la transición molecular que habilitó las características neuromórficas en un solo elemento de circuito, los científicos aplicaron pulsos de voltaje y luego mapearon los movimientos moleculares a una señal eléctrica distinta. Esto creó un extenso ‘diario molecular’ de diferentes estados.

“Debido a este movimiento iónico libre, se generaron innumerables estados y vías de memoria únicos. Estos estados intermedios habían permanecido inaccesibles hasta ahora, ya que la mayoría de los dispositivos digitales solo pueden acceder a dos estados, ya sea de alta o baja conductancia.” 

– Profesor Sreebrata Goswami, padre del Prof Sreetosh, científico visitante en CeNSe

Esta plataforma, al combinar la creatividad de la química y la precisión de la ingeniería eléctrica, ha “permitido controlar la cinética molecular con gran precisión dentro de un circuito electrónico impulsado por pulsos de voltaje de nanosegundos,” añadió.

El cambio molecular era diminuto, pero fue precisamente lo que permitió el acelerador neuromórfico altamente preciso y eficiente. Este acelerador pionero puede almacenar y procesar datos en el mismo lugar.

Así, el material básicamente permitió que el dispositivo semiconductor imitara la forma en que nuestro cerebro procesa la información usando sinapsis y neuronas. Cuando se integra con una computadora digital convencional, el Memristor aumentó su rendimiento energético y de velocidad cientos de veces, convirtiéndose así en un ‘acelerador de IA’ energéticamente eficiente.

Se espera que la eventual escalabilidad de la tecnología permita que las tareas de IA más complejas y a gran escala, como el entrenamiento de LLM, se realicen en una simple laptop o smartphone de consumo en lugar de requerir centros de datos.

Impulsando las capacidades de IA con la tecnología Memristor

Con la creciente demanda de smartphones más rápidos y eficientes, la computación digital basada en la tecnología de transistores de silicio ya ha estado enfrentando limitaciones. Además del crecimiento de la IA, ahora existe una necesidad crítica de innovaciones que puedan mejorar significativamente la velocidad de procesamiento y la eficiencia energética de los sistemas informáticos actuales. 

Para crear tal dispositivo, los científicos del IISc utilizaron el método de película metal-orgánica para sus Memristors — que, aunque es un enfoque de computación en memoria adoptado por los fabricantes de chips para superar los problemas, ha tenido poco éxito — y que funciona como el circuito de neurona-sinapsis del cerebro.

Mientras que durante la década de 2010, las empresas intentaron imitar el cerebro, continuaron usando transistores de silicio y no lograron avances significativos.

“En la década de 2020, las inversiones en investigación están volviendo a la academia porque se ha comprendido que necesitamos descubrimientos mucho más fundamentales para lograr realmente la computación inspirada en el cerebro. Si simplemente adoptas un enfoque de fuerza bruta usando transistores y aplicas ciertos algoritmos, eso no funcionará.”

– Sreetosh dijo en una entrevista

En nuestro cerebro, la memoria y el procesamiento no son nada parecido a una computadora digital. No se utilizan 0 y 1 para el procesamiento de información ni para dividir los datos en pequeñas piezas. Lo que hace nuestro cerebro es absorber grandes bloques de datos para procesar la información, lo que reduce drásticamente la cantidad de pasos necesarios para obtener respuestas, haciéndolo extremadamente eficiente en energía. 

La combinación de la computación analógica y la tecnología Memristor hace que la computación neuromórfica sea rápida y altamente eficiente.

Así, el equipo almacenó y procesó datos en 16.520 estados a la vez en lugar de solo dos (Ceros y Unos) estados. Esto redujo la cantidad de pasos necesarios para realizar las operaciones matemáticas fundamentales detrás de los algoritmos de IA, multiplicando matrices 64×64, a solo 64 pasos, lo que de otro modo habría requerido 262.144 operaciones.

Para probar el dispositivo, el equipo lo conectó a una computadora de escritorio convencional y luego lo utilizó para realizar la compleja tarea de regenerar la imagen de los ‘Pilares de la Creación’ de la NASA usando los datos del telescopio espacial James Webb. La tarea se logró mucho más rápido y con significativamente menos energía que una computadora regular.

Una eficiencia energética de 4.1 teraoperaciones por segundo por vatio (TOPS/W) fue reportada por el equipo, lo que es 220 veces más eficiente que una GPU NVIDIA K80, con considerable margen para mejoras adicionales.

“La computación neuromórfica ha tenido su buena parte de desafíos sin resolver durante más de una década,“ señaló Sreetosh, añadiendo que durante su investigación de una década y su “rara” descubrimiento, el equipo pudo resolver los seis desafíos con los que comenzaron y, en el proceso, “casi logró el sistema perfecto”.

En la etapa actual, es solo una prueba de principio, pero a pesar de estar en sus primeras etapas, el hecho de que el equipo logró una mejora de cuatro órdenes de magnitud sobre los métodos avanzados mientras consumía 460× menos energía que las computadoras digitales, los científicos creen que este avance puede ayudar a India a dar un salto significativo en hardware de IA.

Según Navakanta Bhat, experto en electrónica de silicio y profesor en CeNSE (quien también lideró el diseño del proyecto):

“Lo que destaca es cómo hemos transformado la comprensión compleja de la física y la química en una tecnología revolucionaria para hardware de IA. En el contexto de la India Semiconductor Mission, este desarrollo podría ser un cambio de juego, revolucionando aplicaciones industriales, de consumo y estratégicas. La importancia nacional de dicha investigación no puede ser subestimada.“ 

En la siguiente etapa, el equipo construirá matrices más grandes que lleguen hasta 256×256. Financiada por el Ministerio de Electrónica y Tecnologías de la Información (MeitY), la investigación también tiene como objetivo desarrollar y demostrar una solución System-on-Chip y, eventualmente, incubar una startup para comercializarla, lo que se espera que ocurra en los próximos tres años. 

Posicionando a India como líder global en IA 

Una combinación de instituciones de investigación, startups y grandes empresas tecnológicas está impulsando el significativo crecimiento que el sector de IA en India está experimentando actualmente. Es gracias a estos participantes que la IA teórica se está traduciendo con éxito en aplicaciones del mundo real.

Pero eso no es todo. La industria de IA de rápido crecimiento de India también ha recibido un considerable apoyo de su gobierno, que ha introducido varias políticas e iniciativas estratégicas, como la Estrategia Nacional de IA, la Fuerza de Tarea de IA y la Misión IA, para acelerar su avance. 

Al aumentar la inversión por valor de $1.25 bln hacia la “IndiaAI Mission,” “ el gobierno actúa como el principal impulsor de la transformación de IA en India.

El Ministerio de Electrónica y Tecnologías de la Información (MeitY), que financió el último avance computacional en el IISc, ha estado buscando soluciones de IA bajo la IndiaAI Mission.

MeitY ha estado invitando solicitudes de soluciones de IA para abordar los principales desafíos en las áreas de cambio climático, agricultura, salud y tecnologías asistivas. Los solicitantes pasarán por varias rondas de evaluación y, una vez seleccionados, recibirán fondos para desarrollar y desplegar su solución para el uso del gobierno y las entidades asociadas durante cuatro años.

La iniciativa se lleva a cabo bajo la IndiaAI Application Development Initiative (IADI), una de las siete pilares de IndiaAI. El ministerio ha especificado hasta quince enunciados de problemas en el documento de solicitud. 

En otro lugar, AWS seleccionó siete startups indias para su programa global de acelerador de IA Generativa. Estas startups incluyen Zocket, Unscripted AI, Phot.ai, Orbo.ai, Neural Garage, House of Models y Converse. Entre las 80 empresas seleccionadas por AWS de todo el mundo, las startups fueron elegidas por su uso innovador de IA y sus ambiciones de crecimiento global. 

Todas las empresas seleccionadas tendrán acceso a los chips de IA de la compañía y tecnología de cómputo y almacenamiento. También se les proporcionará créditos de AWS, educación y mentoría para ampliar su uso de tecnologías de IA y aprendizaje automático.

Aunque el país está logrando avances considerables, todavía existen muchos obstáculos en el camino hacia la supremacía de IA. India necesita abordar la falta de habilidades y la infraestructura adecuada para realizar plenamente su potencial de convertirse en un líder global en IA. 

Empresas que ayudan a impulsar el mercado de IA de India

El creciente mercado de IA en India ha dado lugar a varias empresas que trabajan para impulsar la IA. Por ejemplo, la startup de IA Krutrim se convirtió en el primer unicornio de India este año al asegurar $50 mln en financiación de Lightspeed Venture Partners y del multimillonario Vinod Khosla. Mientras tanto, la segunda persona más rica de Asia, Gautam Adani, ha anunciado una empresa conjunta con Emiratos Árabes Unidos para explorar la IA y diversificarse en servicios digitales. 

Microsoft (MSFT ) también está impulsando iniciativas en India que buscan capacitar a 2 millones de personas con habilidades de IA. Infosys, Wipro, Tech Mahindra (TECHM.BO ) y Larsen & Toubro (LT.BO ) (L&T), entre otros, están utilizando IA en sus negocios. HCL Technologies (HCLTECH.BO ), por su parte, ha firmado un acuerdo con Foxconn de China para establecer una instalación de pruebas de chips.

Ahora, echemos un vistazo a un nombre destacado en la industria de IA de India:

Tata Consultancy Services (TCS)

La mayor empresa de software de India, TCS, invirtió $1.5 bln en una cartera de proyectos de IA generativa en julio de este año. Esto ocurre después de que TCS estableciera una unidad de negocio dedicada a AI Cloud el año pasado. Además, existe la zona de experiencia AI que permite a los empleados desarrollar y experimentar con soluciones de IA. Hasta ahora, más de 300.000 empleados de TCS han recibido capacitación básica en IA, mientras que la empresa está manejando actualmente más de 270 compromisos de IA e IA generativa.

TCS también está trabajando en impulsar la industria de semiconductores en India y colabora con Tata Electronics para desarrollar chips para 2026. Tata Electronics, por su parte, lidera la fabricación con dos plantas de semiconductores autorizadas. La primera instalación de 11 mil millones de dólares se establecerá con la Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC) de Taiwán con el objetivo de fabricar 50.000 obleas al mes. La segunda instalación de 3.26 mil millones de dólares será una planta de ensamblaje y pruebas de chips que se espera que comience sus operaciones en los próximos años.

En cuanto a finanzas, TCS informó un aumento del +3,9 % interanual en sus ingresos a US$7.51 billion  para el Q2 2024. El ingreso neto alcanzó US$1.44 billion, mientras que el efectivo neto de operaciones fue de US$1.34 billion. La empresa también informó un “crecimiento muy fuerte” en los mercados emergentes, liderado por India. 

Conclusión

India, con su población joven y digitalmente experta, está bien posicionada para impulsar el crecimiento de la IA no solo localmente sino a escala global. El mercado de IA en India se proyecta para alcanzar $8 billion para 2025. 

A través de la investigación y desarrollo continuos, como lo demuestra el IISc, el país puede convertirse en un actor clave en la carrera de IA. Pero para que India realmente tome la delantera, todos los interesados deben trabajar juntos para ayudar al viaje de IA del país, desatar su enorme potencial y transformar completamente la IA.

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