Nuevo chip de computadora alimentado por luz podría hacer que la IA sea más inteligente y pequeña

Los investigadores han desarrollado un chip electrónico que imita la forma en que el cerebro humano procesa la información visual, combinando algoritmos de IA con el hardware necesario para capturar imágenes.

Un equipo internacional de investigadores de Estados Unidos, China y Australia han colaborado en un nuevo chip electrónico diseñado para mejorar la inteligencia artificial combinando software sofisticado y hardware en un dispositivo pequeño alimentado por luz. La investigación fue liderada por la Universidad RMIT y publicada recientemente en la revista Advanced Materials.

El dispositivo prototipo creado por el equipo de investigación es de escala nanométrica, e integra el software de IA con el hardware de imagen gracias al uso de metamateriales que alteran la forma en que el chip responde a la luz. Con un perfeccionamiento adicional, la tecnología utilizada para crear esto podría servir como base para dispositivos aún más pequeños y inteligentes, así como drones y robots.

Según el profesor asociado de la Universidad RMIT, Sumeer Walia, el nuevo prototipo de chip permite una funcionalidad similar a la del cerebro al combinar componentes modulares en un sistema complejo.

“Nuestra nueva tecnología aumenta radicalmente la eficiencia y la precisión al integrar múltiples componentes y funcionalidades en una sola plataforma”, explicó Walia a través de las noticias de la RMIT. “Esto nos acerca a un dispositivo de IA todo en uno inspirado en la mayor innovación informática de la naturaleza: el cerebro humano”.

Según Walia, el objetivo del equipo de investigación es emular una de las principales formas en que el cerebro aprende: la codificación de la información visual como recuerdos. Aunque todavía queda mucho trabajo por hacer, el prototipo creado por el equipo de investigación representa un gran paso hacia una mejor interacción entre humanos y máquinas, sistemas biónicos escalables y neurobiótica.

La mayoría de las aplicaciones de IA a nivel comercial dependen de software y procesamiento de datos fuera del sitio, utilizando la computación en la nube. Para hacer que las aplicaciones en el sitio sean más potentes y confiables, el prototipo de chip integra la inteligencia y el hardware juntos en un ejemplo de IA de borde. Dispositivos como vehículos autónomos y drones deben ser capaces de procesar grandes cantidades de datos en el sitio, lo que los convierte en casos de uso ideales para tecnología como el nuevo prototipo de chip. Walia explicó que una cámara de salpicaduras en un coche, cargada con el hardware inspirado en el cerebro que los investigadores desarrollaron, podría reconocer luces, otros vehículos, señales, peatones, plantas y más. Según Walia, es posible que el chip pueda ofrecer “niveles de eficiencia y velocidad sin precedentes en la toma de decisiones autónoma y basada en IA”.

La tecnología que emplea el prototipo se basa en chips anteriores desarrollados por investigadores de la RMIT. Estos prototipos anteriores utilizaron la luz para construir y modificar “recuerdos”. Las nuevas características creadas por el equipo de investigación significan que el chip puede capturar automáticamente imágenes, manipular imágenes y entrenar modelos de aprendizaje automático que reconocen objetos con una precisión superior al 90%.

El diseño del prototipo de chip estuvo influenciado por la tecnología optogenética. La optogenética se refiere a herramientas biotecnológicas emergentes que permiten a los científicos manipular neuronas con precisión utilizando la luz. El chip de IA desarrollado por el equipo de la RMIT utiliza fósforo negro, un material semiconductor. El fósforo negro es extremadamente delgado y cambia su resistencia eléctrica a medida que cambian las longitudes de onda de la luz. A medida que se iluminan diferentes longitudes de onda de luz en el material, el material cambia sus propiedades, lo que lo hace útil para diferentes funciones como el almacenamiento de memoria y la imagen. Como autor principal del estudio, el Dr. Taimor Ahmed de la RMIT explicó que los sistemas de computación basados en la luz son menos intensivos en términos de energía, más precisos y más rápidos que los métodos de computación tradicionales.

Según Ahmed, el beneficio de combinar sistemas modulares en un dispositivo de escala nanométrica es que los sistemas de IA y los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser utilizados en dispositivos más pequeños. Como ejemplo, Ahmed explicó que los científicos podrían miniaturizar la tecnología que desarrollaron para mejorar las retinas artificiales y mejorar la precisión de los ojos biónicos.

“Nuestro prototipo es un avance significativo hacia lo último en electrónica: un cerebro en un chip que puede aprender de su entorno al igual que nosotros”, dijo Ahmed.

El prototipo de chip ha sido diseñado con la fácil integración con otras tecnologías y electrónica existente en mente.