{"id":17380,"date":"2022-08-02T02:00:44","date_gmt":"2022-08-02T02:00:44","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=17380"},"modified":"2022-08-02T02:00:44","modified_gmt":"2022-08-02T02:00:44","slug":"el-mit-desarrolla-un-hardware-que-ofrece-un-computo-mas-rapido-para-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=17380","title":{"rendered":"El MIT desarrolla un hardware que ofrece un c\u00f3mputo m\u00e1s r\u00e1pido para la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"
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Un equipo multidisciplinario de investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>) ha desarrollado un nuevo hardware para ofrecer un c\u00f3mputo m\u00e1s r\u00e1pido para la inteligencia artificial (IA). El hardware incorpora un material inorg\u00e1nico pr\u00e1ctico en el proceso de fabricaci\u00f3n que permite que sus dispositivos funcionen un mill\u00f3n de veces m\u00e1s r\u00e1pido que las versiones anteriores.<\/p>\n

\"Hardware
El nuevo hardware realiza el c\u00e1lculo en la memoria, evitado las enormes cargas de datos de la memoria al procesador.<\/figcaption><\/figure>\n

Adem\u00e1s, este material inorg\u00e1nico tambi\u00e9n hace que la resistencia sea extremadamente eficiente desde el punto de vista energ\u00e9tico. A diferencia de los materiales utilizados en la versi\u00f3n anterior de su dispositivo, el nuevo material es compatible con las t\u00e9cnicas de fabricaci\u00f3n de silicio. Este cambio ha permitido fabricar dispositivos a escala nanom\u00e9trica y podr\u00eda allanar el camino para la integraci\u00f3n en hardware inform\u00e1tico comercial para aplicaciones de aprendizaje profundo.<\/p>\n

Aprendizaje profundo anal\u00f3gico<\/h2>\n

A medida que los cient\u00edficos ampl\u00edan los l\u00edmites del aprendizaje autom\u00e1tico, aumenta la cantidad de tiempo, energ\u00eda y dinero necesarios para entrenar modelos de redes neuronales cada vez m\u00e1s complejos. Una nueva \u00e1rea de inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo anal\u00f3gico promete un c\u00e1lculo m\u00e1s r\u00e1pido con una fracci\u00f3n del uso de energ\u00eda.<\/p>\n

El aprendizaje profundo anal\u00f3gico es m\u00e1s r\u00e1pido y eficiente energ\u00e9ticamente que su contraparte digital, ya que el c\u00e1lculo se realiza en la memoria, por lo que no se transfieren enormes cargas de datos de la memoria al procesador.<\/p>\n

En base a esto, los investigadores incorporaron en su procesador anal\u00f3gico una nueva tecnolog\u00eda denominada resistencia programable prot\u00f3nica, la cual se mide en nan\u00f3metros y est\u00e1 dispuesta en una matriz, como un tablero de ajedrez. De esta forma, el nuevo procesador tiene la capacidad de aumentar y disminuir la conductancia el\u00e9ctrica de las resistencias prot\u00f3nicas, permitiendo el aprendizaje autom\u00e1tico anal\u00f3gico.<\/p>\n

Resistencia prot\u00f3nica<\/h2>\n

La conductancia est\u00e1 controlada por el movimiento de los protones. Para aumentar la conductancia, se introducen m\u00e1s protones en un canal de la resistencia, mientras que para disminuir la conductancia se extraen protones. Esto se logra utilizando un electrolito que conduce protones, pero bloquea los electrones.<\/p>\n

Para desarrollar una resistencia prot\u00f3nica programable s\u00faper r\u00e1pida y de alta eficiencia energ\u00e9tica, los investigadores buscaron diferentes materiales para el electrolito, centr\u00e1ndose en el vidrio de fosfosilicato inorg\u00e1nico (PSG). Los investigadores plantearon la hip\u00f3tesis de que un PSG optimizado podr\u00eda tener una alta conductividad de protones a temperatura ambiente sin necesidad de agua, lo que lo convertir\u00eda en un electrolito s\u00f3lido \u00f3ptimo para esta aplicaci\u00f3n.<\/p>\n

Tras diversas pruebas, se demostr\u00f3 que el PSG permite el movimiento ultrarr\u00e1pido de protones porque contiene una multitud de poros de tama\u00f1o nanom\u00e9trico cuyas superficies proporcionan caminos para la difusi\u00f3n de protones. Tambi\u00e9n puede soportar campos el\u00e9ctricos pulsados \u200b\u200bmuy fuertes.<\/p>\n

Por otro lado, este nuevo electrolito habilit\u00f3 una resistencia prot\u00f3nica programable que es un mill\u00f3n de veces m\u00e1s r\u00e1pida que su dispositivo anterior y puede operar de manera efectiva a temperatura ambiente, lo cual es importante para incorporarlo al hardware inform\u00e1tico.<\/p>\n

Gracias a las propiedades aislantes del PSG, casi no pasa corriente el\u00e9ctrica a trav\u00e9s del material cuando se mueven los protones. Esto hace que el dispositivo sea extremadamente eficiente desde el punto de vista energ\u00e9tico.<\/p>\n

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