{"id":18300,"date":"2022-10-25T02:00:42","date_gmt":"2022-10-25T02:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18300"},"modified":"2022-10-25T02:00:42","modified_gmt":"2022-10-25T02:00:42","slug":"el-mit-crea-un-metodo-para-acelerar-el-calculo-de-aprendizaje-automatico-en-los-dispositivos-inteligentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18300","title":{"rendered":"El MIT crea un m\u00e9todo para acelerar el c\u00e1lculo de aprendizaje autom\u00e1tico en los dispositivos inteligentes"},"content":{"rendered":"
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El Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>) ha desarrollado un nuevo m\u00e9todo que acelera los c\u00e1lculos de aprendizaje autom\u00e1tico de los altavoces inteligentes y otros dispositivos conectados de bajo consumo. Este m\u00e9todo permite reducir la latencia y ofrecer un servicio mucho m\u00e1s r\u00e1pido a los usuarios.<\/p>\n

\"Transceptor
El transceptor inteligente utiliza la tecnolog\u00eda conocida como fot\u00f3nica de silicio para acelerar dr\u00e1sticamente uno de los pasos que requieren m\u00e1s memoria para ejecutar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/figcaption><\/figure>\n

Una de las razones por las que ocurre la latencia es porque los dispositivos conectados no tienen suficiente memoria o energ\u00eda para almacenar y ejecutar los enormes modelos de aprendizaje autom\u00e1tico necesarios para que el dispositivo comprenda lo que el usuario le pide. El modelo se almacena en un centro de datos que puede estar a cientos de kil\u00f3metros de distancia, donde se calcula la respuesta y se env\u00eda al dispositivo.<\/p>\n

Con el nuevo m\u00e9todo del MIT, su t\u00e9cnica cambia los pasos intensivos en memoria de ejecutar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico a un servidor central donde los componentes del modelo se codifican en ondas de luz.<\/p>\n

Las ondas se transmiten a un dispositivo conectado mediante fibra \u00f3ptica, lo que permite enviar toneladas de datos a grandes velocidades a trav\u00e9s de una red. Por su parte, el receptor emplea un dispositivo \u00f3ptico simple que realiza los c\u00e1lculos r\u00e1pidamente utilizando las partes de un modelo transportado por esas ondas de luz.<\/p>\n

Seg\u00fan los investigadores, esta t\u00e9cnica mejorar\u00e1 en m\u00e1s de 100 veces la eficiencia energ\u00e9tica en comparaci\u00f3n con otros m\u00e9todos, al tiempo que podr\u00eda mejorar la seguridad, ya que no es necesario transferir los datos de un usuario a una ubicaci\u00f3n central para su c\u00f3mputo.<\/p>\n

Este m\u00e9todo podr\u00eda permitir a un usuario tener una conversaci\u00f3n sin latencia con su dispositivo dom\u00e9stico inteligente o ser utilizado para el procesamiento de v\u00eddeo en vivo a trav\u00e9s de redes celulares, entre otras aplicaciones.<\/p>\n

Nuevo m\u00e9todo para el c\u00e1lculo del aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n

La arquitectura de red neuronal consiste en almacenar la carga en un servidor central que est\u00e1 conectado a una nueva pieza de hardware llamada transceptor inteligente. Este transceptor inteligente utiliza tecnolog\u00eda conocida como fot\u00f3nica de silicio para recuperar billones de cargas de la memoria cada segundo.<\/p>\n

Recibe las cargas como se\u00f1ales el\u00e9ctricas y las imprime en ondas de luz. Dado que los datos de peso est\u00e1n codificados como bits (1 y 0), el transceptor los convierte cambiando los l\u00e1seres. Combina estas ondas de luz y luego las transfiere peri\u00f3dicamente a trav\u00e9s de una red de fibra \u00f3ptica para que un dispositivo cliente no necesite consultar al servidor para recibirlas.<\/p>\n

Una vez que las ondas de luz llegan al dispositivo del cliente, un componente \u00f3ptico simple conocido como modulador de banda ancha \u2018Mach-Zehnder\u2019 las usa para realizar c\u00e1lculos anal\u00f3gicos s\u00faper r\u00e1pidos. Esto implica codificar los datos de entrada del dispositivo, como la informaci\u00f3n del sensor, en las cargas. Posteriormente, env\u00eda cada longitud de onda individual a un receptor que detecta la luz y mide el resultado del c\u00e1lculo.<\/p>\n

Los investigadores crearon una forma de usar este modulador para hacer trillones de multiplicaciones por segundo, lo que aumenta enormemente la velocidad de c\u00e1lculo en el dispositivo mientras usa solo una peque\u00f1a cantidad de energ\u00eda.<\/p>\n

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