TecNoticias, tu portal de información

AI en un teléfono inteligente? Los investigadores de la U of M abren la puerta al procesamiento localizado de la IA, incluso en dispositivos portátiles.

Dependiendo de a quién le preguntes, la IA ya está en todas partes. Desde hacer que los procesos sean más eficientes hasta causar un gran revuelo en el diagnóstico de enfermedades, la presencia de IA se puede sentir en todas las industrias y en el teléfono inteligente en su bolsillo.

Pero, ¿está la IA realmente presente en sus dispositivos si el procesamiento se realiza en la nube?

Actualmente, las limitaciones de hardware significan que la IA localizada, es decir, la IA que se ocupa de los datos en el borde en lugar de la nube, está más bien fuera de alcance.

Lo que la Universidad de Michigan acaba de anunciar esta semana no es simplemente una computadora que se limita a implementar memristors; este es un dispositivo que presagia avances en IA localizada.

Conoce a "la primera computadora memristor programable".

Una Computadora Memristor Programable

"Todos quieren poner un procesador de inteligencia artificial en los teléfonos inteligentes, pero usted no quiere que la batería de su teléfono móvil se agote muy rápidamente", dice Wei Lu, profesor de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Michigan (U-M). Lu es el autor principal de "Un sistema de memristor reprogramable totalmente integrado – CMOS para operaciones eficientes de acumulación múltiple" publicado en Nature Electronics.

Lu se refiere a la increíble cantidad de energía de la batería que tomaría un dispositivo portátil promedio para mantener los niveles de procesamiento de datos de AI.

Tal como está ahora, las funciones de AI como la interpretación de comandos de voz requieren la comunicación con motores de AI remotos basados ​​en la nube. Esto lleva tiempo, y actualmente es inevitable porque tanta energía de AI en un teléfono inteligente agotaría la batería muy rápidamente.

El chip de matriz de memristores en cuestión, que se muestra aquí, está conectado al chip de computadora personalizado. Foto por Robert Coelius, Michigan Comunicaciones de Ingeniería y Marketing.

Según Lu y su equipo, los sistemas informáticos basados ​​en memristores pueden ser la respuesta.

¿Qué es un memristor?

Un memristor puede describirse como una resistencia cuyo valor de resistencia está determinado por los voltajes anteriores y la carga a la que se ha sometido. Si el memristor no está sujeto a más voltaje o carga, la resistencia no cambia, de la manera en la memoria no volátil.

Esto es análogo a la unidad más básica en lógica digital, el flip-flop. Una vez que la salida del flip-flop se dirige a “1” o “0”, permanece en ese valor. Por lo tanto, el valor resistivo del memristor tiene el mismo fin que el valor de memoria "1" o "0" almacenado por el flip-flop.

Para obtener más información sobre los aspectos básicos de memristor / AI, consulte nuestro artículo anterior sobre una red prototipo de memristor inspirada en cerebros de mamíferos, que se basa en algunos de los trabajos anteriores del profesor Lu.

La clave para una IA más eficiente

El aprendizaje automático y los algoritmos de inteligencia artificial deben tratar con enormes cantidades de datos para hacer cosas como identificar objetos en fotos y videos. El estado actual de la técnica se basa en GPU separadas (unidades de procesamiento gráfico) para esa tarea.

La clave para la eficacia de la GPU es que tiene grandes números de núcleos diminutos habilitados para hacer todos los cálculos necesarios a la vez. La CPU, por otro lado, normalmente tiene de dos a ocho núcleos grandes, y los cálculos necesarios deben esperar en línea para su procesamiento.

Si bien las GPU hacen el trabajo mucho más rápido que las CPU, Lu cree que "los procesadores Memristor AI podrían ser 10 a 100 veces mejores" que las GPU de hoy. La computadora a escala experimental desarrollada por Lu y su equipo tiene más de 5,800 memristors. que son, en esencia, núcleos. Se prevé que un diseño comercial tenga millones de ellos.

El resultado es un cálculo que tiene lugar en la memoria.

La mayor parte del procesamiento matemático se lleva a cabo en el memristor, a través de los valores de resistencia cambiantes producidos por la comparación de las entradas de cada núcleo de memristor a lo que ya está almacenado allí.

Así, el memristor almacena información y la procesa en el mismo lugar. Esto elimina el mayor cuello de botella para calcular la velocidad y la potencia: la conexión entre la memoria y el procesador.

Construyendo la Computadora Memristor Programable

Era necesario integrar el conjunto de memristores con la CPU convencional y otros elementos integrados, como los convertidores A / D / A y los canales de comunicación. Para hacerlo, el equipo de Lu trabajó con el profesor Michael Flynn y el profesor asociado Zhengya Zhang, ambos del departamento de ingeniería eléctrica e informática de la U-M. La fabricación se realizó en la planta de nanofabricación Lurie de U-M.

Wei Lu (derecha) y Seung Hwan Lee (izquierda), un estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica que es el primer autor del artículo. Foto por Robert Coelius, Michigan Ingeniería de Comunicaciones y Marketing

Probando el concepto

La computadora de escala experimental fue probada contra tres algoritmos clásicos de aprendizaje automático. Cada algoritmo fue ejecutado exitosamente en este chip prototipo.

• Perceptron, que determina si dos representaciones pertenecen a una "clase" o no. El dispositivo demostró ser capaz de identificar letras griegas imperfectas con 100% de precisión.
• Codificación dispersa Comprime y clasifica datos como imágenes. La computadora experimental pudo encontrar la forma más eficiente de reconstruir imágenes en un conjunto e identificar patrones con el 100% de precisión.
• Red neuronal de dos capas, que está diseñado para encontrar patrones en datos complejos. En esta prueba, el objetivo era determinar si los datos de detección representaban cáncer de mama maligno o benigno. La tasa de éxito aquí fue de 94.6%.

---

Si cree que la verdadera inteligencia artificial ya está aquí o si cree que la idea de la verdadera inteligencia artificial puede ser un poco exagerada, las demandas de procesamiento están creciendo cada día. La investigación reciente de U of M es una mirada a un futuro donde la IA localizada es posible, incluso para dispositivos portátiles.

¿Trabajas con memristores? Cuéntanos acerca de tus experiencias y experiencia en los comentarios a continuación.