La computadora neuromórfica Hala Point funciona con los chips Loihi 2 de Intel
Corporación Intel
Intel ha creado la computadora neuromórfica más grande del mundo, un dispositivo destinado a imitar el funcionamiento del cerebro humano. La empresa espera poder ejecutar modelos de IA más sofisticados de lo que es posible en computadoras convencionales, pero los expertos dicen que hay obstáculos de ingeniería que superar antes de que el dispositivo pueda competir con el estado del arte, y mucho menos superarlo.
Expectativas para computadoras neuromórficas son altos porque son inherentemente diferentes a las máquinas tradicionales. Mientras que una computadora normal usa su procesador para realizar operaciones y almacena datos en una memoria separada, un dispositivo neuromórfico usa neuronas artificiales para almacenar y calcular, tal como lo hace nuestro cerebro. Esto elimina la necesidad de transferir datos de un lado a otro entre componentes, lo que puede ser un cuello de botella para las computadoras actuales.
Esta arquitectura podría aportar una eficiencia energética mucho mayor, e Intel afirma que su nueva computadora neuromórfica Hala Point utiliza 100 veces menos energía que las máquinas convencionales cuando ejecuta problemas de optimización, que implican encontrar la mejor solución a un problema dadas ciertas limitaciones. También podría desbloquear nuevas formas de entrenar y ejecutar modelos de IA que utilicen cadenas de neuronas, como los cerebros reales procesan información, en lugar de pasar mecánicamente una entrada a través de todas y cada una de las capas de neuronas artificiales, como lo hacen los modelos actuales.
Hala Point contiene 1,15 mil millones de neuronas artificiales en 1152 chips Loihi 2 y es capaz de realizar 380 billones de operaciones sinápticas por segundo. mike davies Intel dice que a pesar de esta potencia, ocupa sólo seis bastidores en una caja de servidor estándar, un espacio similar al de un horno microondas. Se podrán fabricar máquinas más grandes, afirma Davies. “Construimos esta escala de sistema porque, sinceramente, mil millones de neuronas era un buen número redondo”, afirma. “Quiero decir, no hubo ningún desafío de ingeniería técnica particular que nos hiciera detenernos en este nivel”.
Ninguna otra máquina existente se acerca a la escala de Hala Point, aunque Sur profundouna computadora neuromórfica que se completará a finales de este año, será capaz de realizar 228 billones de operaciones sinápticas por segundo.
Los chips Loihi 2 todavía son prototipos fabricados en pequeñas cantidades por Intel, pero Davies dice que el verdadero cuello de botella reside en las capas de software necesarias para tomar problemas del mundo real, convertirlos a un formato que pueda ejecutarse en una computadora neuromórfica y llevar a cabo Procesando. Este proceso, como la computación neuromórfica en general, está todavía en su infancia. “El software ha sido un factor muy limitante”, dice Davies, lo que significa que todavía no tiene mucho sentido construir una máquina más grande.
Intel sugiere que una máquina como Hala Point podría crear modelos de IA que aprendan continuamente, en lugar de necesitar ser entrenado desde cero para aprender cada nueva tarea, como es el caso de los modelos actuales. Pero James Caballero en la Universidad de Sussex, Reino Unido, descarta esto como “exageración”.
Knight señala que los modelos actuales como ChatGPT se entrenan utilizando tarjetas gráficas que funcionan en paralelo, lo que significa que se pueden poner a trabajar muchos chips para entrenar el mismo modelo. Pero debido a que las computadoras neuromórficas funcionan con una sola entrada y no pueden entrenarse en paralelo, es probable que se necesiten décadas para siquiera entrenar inicialmente algo como ChatGPT en dicho hardware, y mucho menos idear formas de hacer que aprenda continuamente una vez que esté en funcionamiento, afirma.
Davies dice que si bien el hardware neuromórfico actual no es adecuado para entrenar grandes modelos de IA desde cero, espera que algún día puedan tomar modelos previamente entrenados y permitirles aprender nuevas tareas con el tiempo. “Aunque los métodos aún están en investigación, este es el tipo de problema de aprendizaje continuo que creemos que los sistemas neuromórficos a gran escala como Hala Point pueden, en el futuro, resolver de una manera altamente eficiente”, dice.
Knight es optimista en cuanto a que las computadoras neuromórficas podrían proporcionar un impulso para muchos otros problemas informáticos, al mismo tiempo que aumentan la eficiencia, una vez que las herramientas necesarias para que los desarrolladores escriban software para que estos problemas se ejecuten en un hardware único estén más maduras.
También podrían ofrecer un mejor camino para acercarse a la inteligencia a nivel humano, también conocida como inteligencia artificial general (AGI), que muchos expertos en IA creen que no será posible con los grandes modelos de lenguaje que impulsan a empresas como ChatGPT. “Creo que ésta se está convirtiendo en una opinión cada vez menos controvertida”, afirma Knight. “El sueño es que algún día la computación neuromórfica nos permita crear modelos similares a los del cerebro”.
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