¡Cálculo más rápido para IA con mucha menos energía!

Los investigadores que trabajan en "Analog Deep Learning" aceleran el proceso computacional impulsando protones a velocidades más altas.

A medida que se expanden las fronteras tecnológicas, los conceptos de IA y ML comienzan a consumir más tiempo, energía y dinero para entrenar redes neuronales complejas. Aquí se introduce el concepto de aprendizaje profundo analógico para cálculos más rápidos con comparativamente menos energía y en menos tiempo.

El aprendizaje profundo analógico se desarrolla utilizando resistencias programables. Al igual que en el aprendizaje profundo digital, los investigadores pueden diseñar una red de "neuronas" y "sinapsis" artificiales organizando matrices de resistencias programables en capas complejas.

Estas sinapsis analógicas hechas por el hombre están hechas de un material inorgánico que permite que el dispositivo funcione 1 millón de veces más rápido que los desarrollados anteriormente. Además, el material inorgánico también mejora la eficiencia energética de la resistencia. Este material inorgánico tiende a ser compatible con las técnicas de fabricación de silicio y, por lo tanto, también puede crear numerosos avances en las aplicaciones de hardware de computadoras comerciales.

Según los investigadores, la función del dispositivo es insertar electroquímicamente el ion más pequeño, el protón, en un óxido aislante para modular su conductividad electrónica. Estos iones son acelerados por un fuerte campo eléctrico aplicado externamente y aumentan su velocidad.

“Una vez que tenga un procesador analógico, ya no entrenará redes en las que todos los demás están trabajando. Entrenará redes de una complejidad sin precedentes que nadie más puede permitirse y, por lo tanto, las superará con creces. En otras palabras, este no es un automóvil más rápido, es una nave espacial”, agrega el autor principal y postdoctorado del MIT, Murat Onen.

El profesor Onen planeó usar vidrio de fosfosilicato inorgánico (PSG) para desarrollar una resistencia de protones programable súper rápida y extremadamente eficiente en energía. Su hipótesis muestra que el PSG exhibió una alta conductividad a temperatura ambiente y, por lo tanto, se consideró un electrolito sólido ideal para esta aplicación.

“La velocidad fue ciertamente sorprendente. Normalmente no crearíamos campos tan extremos en los dispositivos para evitar convertirlos en cenizas. Pero en cambio, los protones se desplazaron a través de la pila del dispositivo a velocidades inmensas, específicamente millones de veces más rápido en comparación con lo que teníamos antes. Y este movimiento no hace daño, gracias al pequeño tamaño y poca masa de los protones. Es casi como la teletransportación", dice.

El uso de este material inorgánico puede hacer avanzar los conceptos de la electrónica a un ritmo muy rápido y conducir a un futuro mejor e innovador y puede considerarse como un futuro energéticamente eficiente.