{"id":4765,"date":"2022-12-15T09:17:39","date_gmt":"2022-12-15T07:17:39","guid":{"rendered":"https:\/\/frdelpino.es\/actualidad\/?p=4765"},"modified":"2022-12-15T09:17:39","modified_gmt":"2022-12-15T07:17:39","slug":"inteligencia-artificial-perspectivas-de-futuro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/frdelpino.es\/actualidad\/inteligencia-artificial-perspectivas-de-futuro\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial: perspectivas de futuro"},"content":{"rendered":"

Estamos entrando en la era de la inteligencia artificial, gracias a la creciente capacidad de los ordenadores de procesar informaci\u00f3n. Cuanto m\u00e1s avanzada es, m\u00e1s capacidad de computaci\u00f3n precisa. Y m\u00e1s energ\u00eda consume. Ambas cosas imponen l\u00edmites f\u00edsicos a su desarrollo. Para superarlos se necesitan nuevos avances tecnol\u00f3gicos, que ya se est\u00e1n investigando. Lo explica Jes\u00fas del \u00c1lamo<\/strong><\/span>, catedr\u00e1tico de Ingenier\u00eda el\u00e9ctrica en el MIT.<\/p>\n

El hardware de la inteligencia artificial<\/h2>\n

Al hablar de ordenadores se cita con frecuencia la Ley de Moore, que es fundamental para la inteligencia artificial. La Ley de Moore dice que la capacidad de procesamiento de los ordenadores se duplica cada a\u00f1o. Hasta 2012, en efecto, esto ha sido as\u00ed. Pero entonces se introdujo la GPU, o unidad de procesamiento gr\u00e1fico, y la tendencia cambi\u00f3. Ahora, la capacidad de procesamiento se duplica cada dos meses. Es una velocidad de v\u00e9rtigo sin la cual la inteligencia artificial no se podr\u00eda desarrollar al ritmo al que lo viene haciendo. Este hecho demuestra la importancia de utilizar hardware dise\u00f1ado espec\u00edficamente para la inteligencia artificial.<\/p>\n

Ahora bien, junto a la capacidad de procesamiento tambi\u00e9n est\u00e1 creciendo el coste de programar estos ordenadores. Ese coste no es otro que la energ\u00eda que consumen. Ya est\u00e1 llegando a los diez millones de d\u00f3lares y tambi\u00e9n crece de forma exponencial. Por ejemplo, programar el GPT-3, que es un modelo para procesar lenguas, cost\u00f3 esa cantidad. La programaci\u00f3n de Alphago supuso un mill\u00f3n de d\u00f3lares a causa de un consumo de electricidad de cuarenta d\u00edas. Ese gasto equivale a la emisi\u00f3n a la atm\u00f3sfera de noventa y siete toneladas de CO2<\/sub>. O al consumo de veintitr\u00e9s hogares estadounidenses durante un a\u00f1o. O a mil horas de viaje en avi\u00f3n.<\/p>\n

Energ\u00eda, superordenadores e inteligencia artificial<\/h2>\n

\u00bfPor qu\u00e9 crece de esa forma el consumo de energ\u00eda? Pues porque para poder programar modelos tan complejos se necesita un procesador con gran capacidad de computaci\u00f3n. Y cuanto mayor es la potencia de computaci\u00f3n, m\u00e1s energ\u00eda se consume. Es el caso del Cerebras WSE-2, el procesador m\u00e1s grande del mundo. Tiene un tama\u00f1o enorme, con 2,6 billones de transistores y 40Gb de memoria. Se trata de un chip extraordinario que se utiliza en superordenadores dedicados al entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.<\/p>\n

\"\"Esta tendencia en capacidad de procesamiento y consumo de energ\u00eda conduce, de forma inexorable, hacia la saturaci\u00f3n. En consecuencia, para conseguir modelos con m\u00e1s capacidad de procesamiento habr\u00e1 que estar dispuestos a consumir mucha m\u00e1s energ\u00eda. De hecho, ese consumo crece de manera super lineal. Esto representa un gran problema. Todos estos sistemas se construyen a partir de la misma tecnolog\u00eda convencional CMOS. Esta tecnolog\u00eda se basa en el silicio, lo que limita su eficiencia a la hora de computar a diez elevado a doce operaciones por vatio. Lo que deseamos es aumentar esa potencia, pero reduciendo la cantidad de energ\u00eda consumida. Esto requiere una verdadera revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

El cuello de botella de la memoria<\/h2>\n

En la actualidad, las investigaciones discurren por dos caminos. El primero es tratar de resolver el problema del \u201ccuello de botella de la memoria\u201d. El segundo consiste en idear nuevos modelos de computaci\u00f3n.<\/p>\n

\u00bfEn qu\u00e9 consiste el problema del \u201ccuello de botella\u201d? Pues en que los chips responsables de la computaci\u00f3n difieren de los de la memoria porque se producen con tecnolog\u00edas distintas. Esos chips van ensamblados en un mismo tablero, a cierta distancia los unos de los otros. Los datos se transfieren de la memoria al procesador y de vuelta a la memoria. Con la inteligencia artificial hay un gran trasiego de datos, lleva m\u00e1s tiempo hacerlo y se consume mucha energ\u00eda. Esto es el \u201ccuello de botella\u201d. Superarlo pasar\u00eda por integrar memoria y computaci\u00f3n \u00edntimamente, con conexiones muy cortas y finas. As\u00ed se podr\u00edan transferir los datos con gran rapidez y poco gasto de energ\u00eda. El problema es que las tecnol\u00f3gicas b\u00e1sicas de computaci\u00f3n son muy diferentes de las de memoria.<\/p>\n

Nuevas posibilidades<\/h2>\n

Una posibilidad para resolver el problema es lo que se conoce como \u201cembedded non-volatile memory\u201d. Esto permitir\u00eda crear una gran densidad de bases de datos que se puedan comunicar r\u00e1pidamente con la parte de computaci\u00f3n. Una segunda l\u00ednea, que est\u00e1 emergiendo estos d\u00edas, son los denominados \u201cheterogeneus integration of chiplets\u201d. Consisten en la integraci\u00f3n en un solo chip de peque\u00f1os chips, o chiplets. Cada uno de ellos realiza una funci\u00f3n espec\u00edfica de manera muy optimizada. Algunos de ellos ya se han producido y se pueden escoger de un cat\u00e1logo. Si se ensambla un sistema as\u00ed de manera modular, el resultado es un dise\u00f1o que llega al mercado mucho m\u00e1s r\u00e1pidamente. Es m\u00e1s econ\u00f3mico y su rendimiento energ\u00e9tico es mejor. El reto es encontrar la tecnolog\u00eda que permita unir estos chips con conexiones muy densas que requieran muy poca energ\u00eda.<\/p>\n

Este tipo de chiplets ya existe en el mercado. Por ejemplo, el Apple M1 Ultra, que consiste en la uni\u00f3n de dos microcomputadores M1 Max. Al juntarlos, se obtiene el doble de capacidad de computaci\u00f3n. Otro ejemplo es Ponte Vecchio, que es un acelerador de inteligencia artificial de Intel. Consiste en un ensamblado de cuarenta y siete chips, que en total suman 110 billones de transistores.<\/p>\n

Nuevos paradigmas de computaci\u00f3n<\/h2>\n

La otra gran l\u00ednea de investigaci\u00f3n es la de los nuevos paradigmas de computaci\u00f3n. Uno de ellos es la implementaci\u00f3n de redes neuronales artificiales, pero en forma anal\u00f3gica, no digital. La ventaja es que las operaciones b\u00e1sicas detr\u00e1s de la multiplicaci\u00f3n de matrices, operaci\u00f3n clave de las redes neuronales, consisten en una multiplicaci\u00f3n y suma. Ambas operaciones pueden realizarse explotando la Ley de Kirchoff y la Ley de Ohm. As\u00ed se pueden hacer muy eficazmente, con dispositivos peque\u00f1\u00edsimos y con un consumo de energ\u00eda mucho m\u00e1s bajo. El problema es que, hoy por hoy, ese dispositivo no existe.<\/p>\n

Para tratar de resolver este problema, vienen sigui\u00e9ndose varias l\u00edneas de investigaci\u00f3n. Una de ellas consiste en intercalar iones de manera controlada en un canal de \u00f3xido met\u00e1lico para controlar la conductividad. Otra es una aplicaci\u00f3n consistente en crear filamentos conductores dentro de una matriz de \u00f3xido met\u00e1lico. Otras l\u00edneas son tratar de explotar el concepto de efecto ferroel\u00e9ctrico, los materiales bidimensionales para implementar redes neuronales o la \u00f3ptica lineal pasiva.<\/p>\n

Acceda a la conf<\/span>e<\/span>rencia<\/span> completa<\/span><\/a><\/p>\n

\u201cLa Fundaci\u00f3n Rafael del Pino no se hace responsable de los comentarios, opiniones o manifestaciones realizados por las personas que participan en sus actividades y que son expresadas como resultado de su derecho inalienable a la libertad de expresi\u00f3n y bajo su entera responsabilidad. Los contenidos incluidos en el presente resumen, realizado para la Fundaci\u00f3n Rafael del Pino por Emilio J. Gonz\u00e1lez, son resultado de los debates mantenidos en el encuentro realizado al efecto en la Fundaci\u00f3n y son responsabilidad de sus autores.\u201d<\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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