Según los informes, un equipo de investigación dirigido por el profesor Hussam Amrouch de la Universidad Técnica de Munich (TUM) ha desarrollado una arquitectura que puede usarse para inteligencia artificial y es dos veces más poderosa que métodos similares de computación en memoria. Los últimos resultados de la investigación se publicaron recientemente en la revista Nature. Se dice que 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.
Se informa que el equipo de Amrouch aplicó un nuevo modelo informático utilizando un circuito especial llamado transistor de efecto de campo ferroeléctrico (FeFET). Dentro de unos años, esto puede resultar aplicable a la inteligencia artificial generativa, los algoritmos de aprendizaje profundo y las aplicaciones de robótica.
De hecho, su idea básica es simple: mientras que los chips anteriores realizaban cálculos sólo en transistores, ahora también son el lugar donde se almacenan los datos. Esto ahorra tiempo y esfuerzo. "Como resultado, el rendimiento del chip también mejora", afirmó Amrouch.
A medida que las necesidades humanas siguen aumentando, los chips futuros deben ser más rápidos y eficientes que los anteriores. Por tanto, no pueden calentarse rápidamente. Esto es esencial si quieren soportar aplicaciones como la informática en tiempo real mientras los drones vuelan.
"Tareas como ésta son extremadamente complejas y consumen mucha energía para los ordenadores", afirman los investigadores.
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.
Este nuevo chip de inteligencia artificial 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 (semiconductores de óxido metálico complementario) que se utilizan actualmente está entre 10 y 20 TOPS/W.
Específicamente, los investigadores tomaron prestados principios de los humanos para la arquitectura de chips moderna. "En el cerebro, las neuronas procesan señales y las sinapsis recuerdan esta información", dijo Amrouch, 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.
Amrouch cree: "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".
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.