Resolver problemas de energía de IA con tecnología neuromórfica

El aumento del uso de la IA y el problema energético

Hoy en día, los servicios basados ​​en IA se están expandiendo rápidamente en nuestra vida diaria y las noticias sobre IA son cada vez más comunes. Si bien la IA actual se basa principalmente en la nube, en el futuro se espera que crezca hasta convertirse en un vasto mercado más cercano al borde, más parecido a la interacción humana. Sin embargo, el desarrollo de las últimas tecnologías de IA requiere recursos computacionales sustanciales, lo que lleva a un aumento explosivo en el consumo de energía global, lo que plantea un nuevo desafío social.

Por lo tanto, para lograr una implementación social generalizada de la IA, es esencial una reducción significativa del consumo de energía. Hasta ahora, el crecimiento de la tecnología ha estado respaldado por la miniaturización de los semiconductores y la evolución de las arquitecturas digitales. Sin embargo, a medida que nos acercamos a los límites de la Ley de Moore*2 y la realización del cuello de botella de Von Neumann*3, este enfoque está llegando a sus límites y está surgiendo una fuerte demanda de nuevas soluciones.

*2 Ley de Moore:

La regla general es que la densidad de integración de los circuitos semiconductores se duplica cada 18 (o 24) meses. La evolución de la tecnología de miniaturización ha respaldado el avance de la industria de semiconductores actual.

*3 Cuello de botella de Von Neumann:

Una de las causas que limitan la potencia de procesamiento de los ordenadores. Se refiere al límite de potencia de procesamiento que surge de la restricción en la transferencia de datos entre la CPU y la memoria.

Dispositivos neuromórficos que imitan las funciones del cerebro humano

Los dispositivos neuromórficos, que imitan la funcionalidad del cerebro humano, están surgiendo como tecnologías innovadoras para abordar los problemas de consumo de energía de la IA. Estos dispositivos se inspiran en la estructura del cerebro y funcionan con aproximadamente 20 W (solo una fracción de la energía requerida por los cálculos digitales actuales de IA) pero son capaces de tomar decisiones complejas. La intrincada red de sinapsis y neuronas del cerebro humano se replica eléctricamente en dispositivos neuromórficos, en los que los memristores desempeñan un papel fundamental. Estos componentes, cuya conductividad y resistencia varían con la carga que los atraviesa, emulan la función de las sinapsis. Al conectar múltiples memristores para formar una red de matriz, los dispositivos neuromórficos pueden aproximarse al procesamiento de señales del cerebro, reduciendo significativamente el consumo de energía.

Desafíos con los dispositivos de memristor convencionales

Históricamente, se han explorado elementos de memristor como ReRAM*4 y PCM*5 por su potencial en dispositivos neuromórficos. Sin embargo, sus complejos comportamientos de respuesta y la tendencia de los valores de resistencia a variar con el tiempo han presentado desafíos. Estas características los hacen inadecuados para el uso analógico en dispositivos neuromórficos, por lo que requieren correcciones algorítmicas y de circuitos para compensar. Esto ha generado complejidades en el diseño de circuitos y limitaciones en el aprendizaje en tiempo real, destacando la necesidad de desarrollar más elementos compatibles con las sinapsis.

*4 ReRAM: Memoria de acceso aleatorio resistiva
*5 PCM: Memoria de cambio de fase

Características y ventajas de los memristores de espín TDK

El memristor de espín de TDK se distingue por aprovechar los efectos de la resistencia magnética, un principio derivado de la experiencia de la empresa con cabezales de discos duros y sensores magnéticos. Esta tecnología combina los beneficios de la retención de datos y la controlabilidad, facilitando la realización de dispositivos neuromórficos de baja potencia con circuitos más simples. Además, la controlabilidad superior permite el aprendizaje de la IA en el chip sin depender de la nube, una tarea que antes era desafiante con otros elementos. TDK está avanzando en el desarrollo de chips de dispositivos neuromórficos que utilizan memristores de espín, con el objetivo de demostrar la tecnología a nivel de chip.

Un elemento de efecto de resistencia magnética de tres terminales. Consta de una capa libre, una capa de barrera y una capa fijada. El valor de resistencia cambia según la posición de la pared magnética. La escritura se realiza mediante corriente horizontal y la lectura se realiza mediante corriente vertical.”

El futuro de los dispositivos de IA de consumo ultrabajo

El despliegue de la IA para el procesamiento avanzado de información requiere indispensablemente importantes recursos computacionales y energía. El memristor de espín de TDK representa un paso significativo hacia la reducción del consumo de energía de la IA, abordando el desafío social del aumento de las demandas de energía que acompañan a los avances de la IA. Utilizando las características estables de los memristores de espín, es posible habilitar funcionalidades de aprendizaje e inferencia en el chip. Esto cambia el paradigma de la adaptación humana a modelos de IA previamente entrenados a una IA que se adapta y evoluciona según su entorno. TDK planea integrar esta tecnología con su experiencia en sensores, allanando el camino para sensores inteligentes que ofrezcan continuamente información óptima adaptada a las personas y su entorno, mejorando la calidad de vida a través de una interacción más cercana con la IA.

2024-03-29 08:41:22
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