Diseñan un chip capaz de realizar tareas de inteligencia artificial en dispositivos con menor consumo de energía

PALMA 3 Feb. (EUROPA PRESS) -

Un equipo de investigadores del Grupo de Ingeniería Electrónica (GEE) del Instituto de Inteligencia Artificial de Baleares (IAIB), centro propio de la Universitat de les Illes Balears (UIB), diseñado y fabricado un chip que implementa una arquitectura innovadora para la inteligencia artificial (IA), pensada para entornos donde el consumo energético es crítico, como dispositivos IoT (Internet of Things o internet de las cosas) y sistemas de computación en la frontera (edge computing), considerado un avance significativo en el campo del procesamiento inteligente de altas prestaciones.

Según ha informado la institución universitaria en un comunicado, el chip se basa en el uso de la computación estocástica para implementar una red neuronal morfológica, una metodología que permite un alto grado de paralelización dentro del chip y, por lo tanto, un aumento considerable de la eficiencia energética.

Esta gran paralelización es posible porque la computación estocástica requiere órdenes de magnitud y menos recursos de hardware que la computación digital tradicional.

Debido a la naturaleza probabilística de la computación estocástica, las operaciones básicas tienen una precisión limitada. Aun así, se demuestra que, cuando se encadenan centenares de miles de estas operaciones para obtener un resultado final (como reconocer una imagen o un sonido), la precisión global prácticamente no se ve afectada, puesto que las imprecisiones de los cálculos intermedios se acaban cancelando entre sí.

Esta misma naturaleza probabilística también aumenta la robustez del circuito, lo que permite reducir la tensión de alimentación del chip por debajo de los márgenes recomendados para los circuitos digitales tradicionales.

Con este tipo de innovaciones, se hace posible llevar la inteligencia artificial a dispositivos pequeños y autónomos, reducir la dependencia de grandes centros de datos y contribuir en un mundo más conectado y energéticamente responsable.

RESULTADOS SORPRENDENTES

Fabricado en tecnología CMOS de 180 nm, y con 0.81 voltios de tensión de alimentación, el chip ha sido probado con la conocida base de datos MNIST, que contiene 70.000 imágenes de dígitos manuscritos del 0 al 9.

Los resultados, según han indicado, son sorprendentes ya que el chip consigue una eficiencia energética superior a 1 TOPS/W (un billón de operaciones por Joule invertido) con potencias de consumo inferiores a 1 mW, superando en muchos casos arquitecturas alternativas implementadas en tecnologías CMOS más avanzadas.

Según los investigadores, esta arquitectura es ideal para dispositivos alimentados con batería y entornos donde no se puede disponer de grandes ordenadores, como sensores inteligentes, wearables o sistemas de monitorización distribuidos.

"Este adelanto abre la puerta a una nueva generación de dispositivos inteligentes con consumo mínimo y gran capacidad de cálculo, esenciales para el desarrollo del internet de las cosas", ha indicado el investigador principal del grupo GEE, Miquel J. Roca.

Por su parte, el investigador principal del proyecto, Josep Lluís Rosselló, ha explicado que la codificación probabilística utilizada en el chip se asemeja a la manera como operan las neuronas del cerebro humano cuando se comunican entre ellas, clave para obtener una gran eficiencia energética.

APOYO DEL PROGRAMA INNOVA UIB-PYMES

La fabricación del chip ha sido posible gracias al apoyo del programa Innova UIB-PYMES de la UIB. El chip es uno de los proyectos que fueron seleccionados en la última convocatoria para participar en el Espacio Valida, enfocado a la maduración de proyectos de I+D mediante pruebas de concepto.

Esta iniciativa busca identificar resultados de investigación que puedan dar lugar a productos, servicios o ideas de negocio innovadores dentro de la comunidad UIB y apoyarlos para avanzar en su transferencia al mercado.

Según han resaltado, este proyecto sitúa la UIB en la primera línea de la investigación en diseño de chips para IA eficiente, un campo clave para el futuro de la tecnología en entornos sostenibles.