La nueva e innovadora tecnología de chip integra funciones de procesamiento y almacenamiento de datos, lo que mejora enormemente la eficiencia y el rendimiento. Se espera que los chips, inspirados en el cerebro humano, estén disponibles comercialmente dentro de tres a cinco años y requerirán colaboración interdisciplinaria para cumplir con los estándares de seguridad de la industria.
Hussam Amrouch ha desarrollado una arquitectura para inteligencia artificial que es dos veces más potente que los métodos informáticos en memoria comparables. Según la revista Nature, el profesor de la Universidad Técnica de Munich (TUM) aplicó un nuevo paradigma informático utilizando circuitos especiales llamados transistores ferroeléctricos de efecto de campo (FeFET). Dentro de unos años, esto puede resultar aplicable a la inteligencia artificial generativa, los algoritmos de aprendizaje profundo y las aplicaciones de robótica.
La idea básica es simple: mientras que los chips anteriores realizaban cálculos sólo en transistores, ahora también son allí donde se almacenan los datos. Esto ahorra tiempo y esfuerzo. "Esto también ha mejorado el rendimiento del chip", afirma Hussam Amrouch, profesor de diseño de procesadores de inteligencia artificial en la Universidad Técnica de Múnich (TUM).
Los chips del futuro deben ser más rápidos y eficientes que los chips anteriores. Por tanto, no pueden calentarse demasiado rápido. Esto es crucial si desea admitir aplicaciones como la informática en tiempo real en escenarios como el vuelo de drones. Para una computadora, esta tarea es extremadamente compleja y requiere mucha energía.
Estos requisitos clave para el chip se pueden resumir en el parámetro matemático TOPS/W: "operaciones de terahercios por segundo por vatio". Esto puede verse como un indicador técnico importante de los futuros chips: cuántos teraflops de operaciones (TOP) puede realizar un procesador por segundo (S) cuando se le proporciona un vatio (W) de potencia.
El nuevo chip de inteligencia artificial desarrollado por Bosch en colaboración con Fraunhofer IMPS cuenta con el apoyo de la empresa estadounidense GlobalFoundries durante el proceso de producción y puede proporcionar 885 TOPS/W. Eso lo hace dos veces más potente que los chips de IA similares, incluidos los chips MRAM de Samsung. La velocidad de funcionamiento de los chips CMOS de uso común actualmente es de entre 10 y 20 TOPS/W. Los resultados de un estudio reciente publicado en la revista Nature así lo demuestran.
Arquitectura de chip inspirada en el cerebro humano
Los investigadores tomaron prestados de los humanos los principios de la arquitectura moderna de chips. "En el cerebro, las neuronas procesan señales y las sinapsis recuerdan esta información", dijo Amruchi, describiendo cómo los humanos son capaces de aprender y recordar relaciones complejas.
Para ello, el chip utiliza transistores "ferroeléctricos" (FeFET). Este interruptor electrónico tiene una propiedad adicional especial (inversión de polaridad cuando se aplica voltaje) que le permite almacenar información incluso cuando se corta el suministro eléctrico. Además, permiten el almacenamiento y procesamiento simultáneo de datos dentro del transistor.
"Ahora podemos construir conjuntos de chips eficientes para aplicaciones como el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial generativa o la robótica, por ejemplo, donde los datos deben procesarse allí donde se generan", cree Amruchi.
El camino hacia los chips orientados al mercado
Los investigadores pretenden utilizar el chip para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo que identifiquen objetos en el espacio o procesen datos generados por drones durante el vuelo sin experimentar retrasos. Sin embargo, profesores del Instituto de Robótica Integrada e Inteligencia de Máquinas (MIRMI) de la Universidad Técnica de Múnich creen que se necesitarán varios años para alcanzar este objetivo. Según él, el primer chip de memoria adecuado para aplicaciones prácticas no estará disponible hasta dentro de tres o cinco años como muy pronto.
Una razón son los requisitos de seguridad de la industria. Por ejemplo, hasta que la industria automotriz adopte esta tecnología, la funcionalidad confiable por sí sola no será suficiente. También debe cumplir con los estándares específicos de la industria. "Esto pone de relieve una vez más la importancia de la colaboración interdisciplinaria con investigadores de diferentes disciplinas como la informática, la informática y la ingeniería eléctrica", afirmó el experto en hardware Amruchi. Él ve esto como una gran ventaja de MIRMI.