La IA podría ser 2,000 veces más eficiente al imitar el cerebro, según estudio.

Los sistemas de IA, como ChatGPT o Claude, son conocidos por su elevado gasto energético. Necesitan almacenar datos en un lugar y luego procesarlos en otro, moviéndolos constantemente de un lado a otro. Este es un problema que podría ser solucionado con nuevas investigaciones.

Un grupo de físicos de la Universidad de Loughborough ha diseñado un dispositivo que puede procesar datos en tiempo real directamente dentro del hardware. En el pasado, los sistemas tradicionales se han basado en métodos de software para llevar a cabo esta tarea.

Con este nuevo chip, el equipo de investigadores argumenta que podría ser 2,000 veces más eficiente en cuanto a energía que los métodos existentes.

“Esto es emocionante porque muestra que podemos repensar cómo se construyen los sistemas de IA,” dijo el Dr. Pavel Borisov, autor principal del estudio, en un comunicado. “Al utilizar procesos físicos en lugar de depender completamente del software, podemos reducir drásticamente la energía necesaria para este tipo de tareas.”

Mientras que los sistemas de IA convencionales son comparables a enviar documentos de un lado a otro de dos oficinas (memoria y procesador) repetidamente, con este nuevo chip podríamos tener una oficina más inteligente, trabajando en todo en un solo lugar.

Avance cerebral

En el núcleo del chip se encuentra un resistor de memoria, un chip que recuerda señales pasadas. Esa memoria modifica su respuesta a nuevas señales; en otras palabras, no solo sigue instrucciones, sino que aprende de la historia. Esta idea está modelada según el cerebro humano.

“Inspirados en la forma en que el cerebro humano forma numerosas y aparentemente aleatorias conexiones neuronales entre todos sus neuronas, creamos conexiones físicas complejas y aleatorias en una red neuronal artificial al diseñar poros en películas delgadas de óxido de niobio como parte de un novedoso dispositivo electrónico,” explicó el Dr. Borisov.

“Demostramos cómo se puede predecir la evolución futura de una serie temporal compleja utilizando estos dispositivos con un consumo energético hasta dos mil veces menor en comparación con una solución estándar basada en software.”

La IA se utiliza comúnmente para procesar datos que cambian con el tiempo, como informes meteorológicos, seguimiento del mercado de valores o análisis de olas. Aunque estos datos pueden no ser aleatorios, son sensibles a pequeños cambios.

Para estas mediciones más caóticas, los sistemas de IA tradicionales deben utilizar grandes cantidades de energía para mantenerse al día con todos los pequeños cambios, enviando información de un lado a otro. Este nuevo chip podría estar perfectamente diseñado para estos sistemas más caóticos.

Al analizar mediciones y experiencias pasadas, el chip aprende mejor a rastrear y entender estos tipos caóticos de datos, reduciendo la energía necesaria.

Si bien a menudo pensamos en la IA como algo similar a ChatGPT o software de reconocimiento facial, se encuentra en la mayoría de las aplicaciones actuales. Esta herramienta no está destinada a información estática, como un chatbot, sino a información dependiente del tiempo.

“Las tasas de pulso, la actividad eléctrica del cerebro, la temperatura exterior. Todo esto cambia a diario. Existen aplicaciones capaces de rastrear estas cosas, pero son intensivas en energía y requieren una conexión en línea estable a un servidor,” explicó el Dr. Borisov a Decrypt.

Este chip podría implementarse en áreas como estas, creando sistemas más inteligentes para datos que no son estables y cambian a menudo con el tiempo.

“Mi objetivo final sería que esta tecnología se utilizara en señales dependientes del tiempo. Ya sea en un coche, un robot, una planta nuclear o en un reloj inteligente,” añadió. “Por ejemplo, para monitorear si alguien ha sufrido un derrame cerebral, para supervisar la salud de un motor de automóvil, o para asegurar que un reactor nuclear esté funcionando normalmente, estas son las áreas que nos interesan.”