Computación analógica para la IA: cómo podría hacernos replantear el futuro

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Resumen

La complejidad de la IA desafía a la informática digital. La IA analógica ofrece eficiencia energética y velocidad, y el último chip de IBM es prometedor. Surge un cambio hacia la informática ecológica.

En nuestro mundo dominado por lo digital, la inteligencia artificial (IA) ha transformado nuestra forma de vivir, desde la asistencia por correo electrónico hasta la recomendación de contenidos personalizados, configurando nuestras experiencias cotidianas de formas sin precedentes. Esta transformación está impulsada por el incesante avance de los modelos de IA, cuya complejidad crece día a día.

Sin embargo, los sistemas informáticos digitales que soportan la IA han tenido dificultades para seguir el ritmo, lo que ha provocado una disminución de la velocidad de entrenamiento, un rendimiento subóptimo y un mayor consumo de energía. Esto amenaza el futuro de la IA y exige reevaluar los sistemas informáticos tradicionales.

Gracias a la investigación de IBM, la IA analógica emerge como un faro de esperanza, ofreciendo soluciones potenciales para la eficiencia y la responsabilidad medioambiental.

Los retos de la informática digital para la IA moderna

Los modelos de IA requieren un entrenamiento exhaustivo en grandes conjuntos de datos para obtener un rendimiento óptimo a medida que se vuelven más complejos. Sin embargo, la informática digital tradicional, basada en representaciones binarias (0 y 1) y componentes electrónicos, tiene dificultades para satisfacer las demandas de la IA moderna. Estas limitaciones afectan a los sistemas de IA de las siguientes maneras:

– Representación discreta y problemas de precisión: Los modelos de IA suelen trabajar con datos continuos y de gran dimensión, como imágenes y lenguaje natural. La dependencia de la computación digital de representaciones binarias discretas puede introducir problemas de precisión al convertir estos datos continuos en formato digital. Esta cuantización puede provocar una pérdida de información y degradar potencialmente el rendimiento de los modelos de IA, especialmente en tareas que requieren un reconocimiento detallado.

– Consumo de energía: Los modelos de IA requieren una potencia de cálculo considerable. La computación digital, con sus puertas lógicas binarias de encendido y apagado, consume mucha energía al ejecutar cálculos complejos de IA. Este elevado consumo de energía no sólo se traduce en importantes costes operativos, sino que también contribuye a la preocupación por la huella de carbono de los sistemas de IA, especialmente en los centros de datos a gran escala.

– Velocidad de procesamiento y paralelismo: Los modelos modernos de IA a menudo implican conjuntos de datos masivos e intrincadas arquitecturas neuronales con millones o miles de millones de parámetros. La computación digital, con su naturaleza de procesamiento secuencial, puede tener dificultades para manejar eficientemente el paralelismo, lo que lleva a tiempos de entrenamiento más largos y aplicaciones de IA en tiempo real con menos capacidad de respuesta.

– Cuello de botella Von Neumann: La computación digital se basa en la arquitectura Von Neumann, en la que la memoria y el procesamiento son entidades distintas. Esta división obliga a una transferencia continua de datos entre la memoria y la CPU, lo que provoca cuellos de botella en el movimiento de datos. Este cuello de botella dificulta notablemente la velocidad de procesamiento y hace que el sistema informático sea menos eficiente energéticamente, sobre todo cuando la IA maneja grandes conjuntos de datos.

– Sobrecarga en la conversión de datos: Muchas aplicaciones de IA, como la visión por ordenador y el reconocimiento de voz, capturan y procesan señales analógicas, como imágenes y sonido. La conversión de estas señales analógicas a formato digital mediante la conversión analógico-digital (ADC) introduce una sobrecarga en términos de tiempo y recursos informáticos. Estos retrasos pueden obstaculizar las capacidades de procesamiento en tiempo real de los sistemas de IA, especialmente en aplicaciones que requieren una rápida toma de decisiones.

¿Qué es la computación analógica?

La IA analógica, a veces denominada computación neuromórfica o inspirada en el cerebro, es una rama de la IA y la computación que se inspira en la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales biológicas.

A diferencia de la IA digital tradicional, que procesa los datos mediante valores binarios discretos (0 y 1), la IA analógica utiliza señales continuas y componentes analógicos para emular el comportamiento neuronal. Este enfoque pretende imitar la forma en que el cerebro humano procesa la información, con el objetivo de lograr ciertas ventajas, como una mayor eficiencia energética y una computación de tipo cognitivo.

¿Cómo la IA analógica es la clave de los retos de la IA digital?

En medio de estas limitaciones de la computación digital, la IA analógica es una solución prometedora. A diferencia de la computación digital, que procesa los datos de forma discreta, los ordenadores analógicos funcionan de forma continua. Este enfoque distintivo de la computación es la clave para superar los retos a los que se enfrenta la IA digital:

– Eficiencia energética: El funcionamiento continuo de la IA analógica consume menos energía que la IA digital, lo que reduce los costes operativos y se alinea con los objetivos de sostenibilidad al minimizar la huella de carbono de los sistemas de IA.

– Reducción de los cuellos de botella en la transferencia de datos: La IA analógica procesa los datos dentro de la memoria, eliminando las constantes transferencias de datos entre la memoria y la CPU. Esta reducción conduce a un entrenamiento más rápido de la IA y a aplicaciones en tiempo real con mayor capacidad de respuesta.

– Procesamiento paralelo: El paralelismo natural de Analog AI le permite manejar múltiples cálculos simultáneamente, lo que se traduce en un procesamiento más rápido y eficiente, especialmente para tareas complejas que implican grandes conjuntos de datos e intrincadas redes neuronales.

– Procesamiento continuo de datos: El funcionamiento continuo de Analog AI se ajusta perfectamente a la naturaleza continua y de alta dimensión de muchas entradas de IA, lo que mitiga los problemas de precisión y elimina los gastos generales de la conversión analógico-digital.

Estudio de caso: El gran avance de IBM en IA analógica

La reciente introducción por parte de IBM de un chip de IA analógica de 14 nanómetros representa un logro sin precedentes en la tecnología de IA. Con 35 millones de células de memoria, el chip pretende imitar los procesos neuronales biológicos en la computación y el almacenamiento de datos.

IBM emplea la “computación en memoria”, que ejecuta las operaciones de cálculo directamente en el subsistema de memoria. Esto se ajusta a los principios de la computación analógica y optimiza los cálculos de inteligencia artificial en términos de eficiencia y velocidad. El chip utiliza tecnología de memoria de cambio de fase, que alterna entre las fases amorfa y cristalina cuando se expone a impulsos eléctricos. Esto permite estados intermedios que posibilitan cálculos fundamentales en IA con sólo unas pocas resistencias o condensadores, lo que supone un cambio total respecto a los métodos tradicionales que requieren cientos o miles de transistores.

El chip de IA analógica de IBM obtuvo resultados notables en el reconocimiento de voz, con un rendimiento similar al del hardware tradicional, pero siete veces más rápido en la identificación de palabras clave por comandos de voz y multiplicando por 14 la eficiencia energética en la transcripción compleja de voz a texto.

Su innovación demuestra el potencial de los principios de la computación analógica para mejorar la velocidad y eficiencia de los sistemas de IA. El aprovechamiento de los conceptos de memoria de cambio de fase y computación en memoria tiende un puente entre los procesos neuronales biológicos y el hardware de IA, impulsando la revolución de la IA hacia nuevas direcciones.

Conclusión

La IA analógica ofrece una solución prometedora a las limitaciones de la informática digital tradicional en la era de la IA. El procesamiento continuo de datos, la eficiencia energética, la reducción de los cuellos de botella de los datos y el paralelismo natural son vitales para mejorar el rendimiento de la IA al tiempo que se reduce el impacto medioambiental. El reciente avance de IBM en la tecnología de chips de IA analógica ejemplifica su potencial, marcando un cambio significativo en la informática hacia un futuro más eficiente y sostenible.

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Dr. Tehseen Zia
Tenured Associate Professor
Dr. Tehseen Zia
Profesor titular asociado, Universidad COMSATS de Islamabad (CUI)

El Dr. Tehseen Zia tiene un doctorado y más de 10 años de experiencia investigadora postdoctoral en Inteligencia Artificial (IA). Es profesor titular asociado y dirige la investigación sobre IA en la Universidad Comsats de Islamabad, y coinvestigador principal en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Pakistán. En el pasado, trabajó como consultor de investigación en el proyecto Dream4cars, financiado por la Unión Europea.