El chip mostró una alta eficiencia energética y una alta precisión en tareas versátiles de IA.
Por Fabián Pizarro
CientÃficos chinos han desarrollado un chip memristor totalmente integrado con capacidad de aprendizaje mejorada y bajo coste energético, según un estudio publicado recientemente en la revista Science.
Dado que la tecnologÃa de inteligencia artificial está cambiando profundamente los métodos de producción y de vida, el aprendizaje se ha vuelto muy importante para que los dispositivos inteligentes se adapten a diferentes escenarios de aplicación.
Sin embargo, las tecnologÃas actuales para entrenar redes neuronales requieren mover una gran cantidad de datos entre el chip del procesador y la memoria principal fuera del chip, lo que genera un consumo masivo de energÃa y dificulta el proceso de aprendizaje.
Sobre la base de 11 años de investigación, los cientÃficos de la Universidad de Tsinghua desarrollaron un chip integrado en todo el sistema que consta de múltiples conjuntos de memristores y todos los circuitos periféricos necesarios para respaldar el aprendizaje completo en el chip.
Memristor es un componente eléctrico que regula el flujo de una corriente eléctrica.
"El chip integra módulos de circuitos completos para respaldar el aprendizaje autónomo y ha demostrado con éxito varias tareas de aprendizaje, incluido el control de movimiento, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de voz", dijo Yao Peng, coprimer autor del estudio, de la Escuela de Circuitos Integrados. , Universidad de Tsinghua.
Según el estudio, el chip puede lograr un aprendizaje autónomo con sólo alrededor del tres por ciento del consumo de energÃa de los circuitos integrados de aplicaciones especÃficas convencionales cuando ejecuta la misma tarea.
El chip mostró una alta eficiencia energética y una alta precisión en tareas versátiles de IA durante los experimentos, lo que puede fortalecer efectivamente la adaptabilidad del aprendizaje de los dispositivos inteligentes en escenarios de aplicaciones prácticas, dijo Yao.
"Este chip proporciona un camino de desarrollo innovador para avances en hardware de IA", afirmó Gao Bin, profesor de la Universidad de Tsinghua.
Este estudio es un paso importante hacia futuros chips con alta eficiencia energética y capacidades de aprendizaje, afirmó Wu Huaqiang, decano de la Escuela de Circuitos Integrados de la universidad.
"Esperamos que nuestros hallazgos aceleren el desarrollo de futuros dispositivos inteligentes que puedan adaptarse a diferentes escenarios de aplicaciones y propietarios", añadió Wu.