Imagine un futuro donde las decisiones complejas puedan tomarse más rápido y adaptarse con el tiempo. Donde los problemas sociales e industriales pueden resolverse automáticamente utilizando experiencia previa. Este es el futuro donde los testigos que usan aplicaciones de reconocimiento de imágenes pueden analizar imágenes de cámaras de la calle y transferir rápidamente los datos para buscar a una persona desaparecida o secuestrada. Este es el futuro donde los semáforos sincronizan automáticamente su trabajo con el flujo del tráfico, reduciendo la congestión y optimizando los tiempos de inicio y parada. Este es el futuro donde los robots son más autónomos y la eficiencia del trabajo es mucho mayor.
Estas declaraciones son propiedad del Dr. Michael Maybury (Vicepresidente de Intel y Director Gerente de Intel Labs en Intel Corporation), quien compartió con el público los detalles de la nueva creación de Intel Labs: el chip neuromórfico Loihi.
La creciente demanda de recopilación, análisis de datos y toma de decisiones en el campo de datos naturales altamente dinámicos y no estructurados conduce a un aumento en la demanda de computadoras que están por delante de la arquitectura clásica de CPU y GPU. Con el fin de seguir el ritmo de la evolución de la tecnología y llevar los cálculos más allá de los límites de una PC o servidor, Intel ha trabajado durante los últimos 6 años en arquitecturas especializadas que pueden acelerar las plataformas informáticas clásicas. Intel también ha aumentado su inversión en IA (inteligencia artificial) y computación neuromórfica.
Dr. Michael Maybury (Vicepresidente corporativo y Director gerente de Intel Labs en Intel Corporation)Nuestro trabajo en informática neuromórfica se ha basado en décadas de investigación y asociación, comenzando con el profesor de CalTech Carver Mead, conocido por su trabajo fundamental en el diseño de semiconductores. La combinación de experiencia en microchips, física y biología creó las condiciones para nuevas ideas. Las ideas eran simples pero revolucionarias: comparar máquinas con el cerebro humano. Un alto nivel de cooperación entre diferentes estructuras y personas en este campo de investigación contribuye a un mayor desarrollo de la ciencia.
Intel, a través de su división Intel Labs, ha desarrollado el primer chip neuromórfico de autoaprendizaje, Loihi, que imita el funcionamiento del cerebro en un proceso de aprendizaje basado en las influencias ambientales. Este chip increíblemente eficiente energéticamente que usa datos para aprender y sacar conclusiones, se vuelve más inteligente con el tiempo y no necesita ser entrenado de la manera tradicional. Se necesita un nuevo enfoque para la computación a través de la selección asincrónica.
Creemos que la IA está en su infancia, y más métodos y arquitecturas como Loihi acompañarán su desarrollo. La informática neuromórfica se inspira en nuestra comprensión actual de la arquitectura del cerebro y la informática relacionada. Las redes neuronales del cerebro transmiten información usando pulsos o picos, modulando conexiones sinápticas basadas en el tiempo de estos picos, y almacenan estos cambios localmente en las interconexiones. El comportamiento inteligente se forma debido a la interacción cooperativa y rival entre el medio ambiente y varias regiones en las redes neuronales del cerebro.
Los modelos de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, han logrado un éxito significativo mediante el uso de amplios kits de capacitación para reconocer objetos y eventos. Sin embargo, estos sistemas de aprendizaje automático no son tan buenos si no tienen kits de capacitación para reconocer un evento, incidente o elemento específico.
Los beneficios potenciales de un chip de autoaprendizaje son prácticamente ilimitados. Por ejemplo, leer el pulso de una persona en diferentes condiciones (después de correr, durante las comidas, antes de acostarse) y transferir estos datos a un sistema neuromórfico para determinar un latido cardíaco "normal". Además, el sistema puede monitorear constantemente los datos del pulso recibido y determinar los casos en que el pulso no es "normal". El sistema se puede personalizar para cada usuario.
Este tipo de lógica también se puede aplicar en otras áreas, como la ciberseguridad, donde las anomalías o diferencias en los flujos de datos pueden identificar la piratería, porque el sistema sabe qué indicadores son "normales" (correcto).
Más información sobre el chip de prueba LoihiEl chip de prueba de investigación Loihi tiene circuitos digitales que imitan la mecánica básica del cerebro, haciendo que el aprendizaje automático sea más rápido y más eficiente, a la vez que requiere menos potencia informática. El modelo neuromórfico se inspira en la forma en que las neuronas interactúan y aprenden utilizando picos y plasticidad sinóptica, que se pueden modelar en función del tiempo. Esto puede ayudar a las computadoras a organizarse y tomar decisiones basadas en patrones y asociaciones.
La versión de prueba del chip Loihi proporciona una alta flexibilidad de aprendizaje dentro del chip. Esto permite que las máquinas sean autónomas y se adapten en tiempo real, en lugar de esperar la próxima actualización de la nube. Los investigadores demostraron capacitación a una velocidad de 1 millón de veces la velocidad de las redes neuronales pico típicas (al medir operaciones generales) durante el proceso, obteniendo el resultado más preciso para resolver el problema de reconocimiento de dígitos MNIST (una gran base de datos de muestras de digitalización manuscritas). En comparación con otras tecnologías como las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales de aprendizaje profundo, el chip de prueba Loihi utilizó muchos menos recursos para resolver los mismos problemas.
Las oportunidades de autoaprendizaje reveladas por este chip de prueba tienen un enorme potencial para mejorar las aplicaciones automatizadas e industriales, así como la robótica personal, cualquier aplicación que se beneficiará de las operaciones automatizadas y el aprendizaje continuo en un entorno no estructurado. Por ejemplo, reconocimiento del movimiento de un automóvil o bicicleta.
Además, este método es 1000 veces más eficiente energéticamente que los métodos estándar para la capacitación en informática.
En la primera mitad de 2018, el chip de prueba Loihi se distribuirá entre las principales universidades e institutos de investigación (que trabajan en el campo del desarrollo de IA).
Información adicionalLas características de Loihi incluyen:
- Una red multinúcleo neuromórfica completamente asíncrona que admite una amplia gama de topologías de red neuronal dispersas, jerárquicas y repetitivas con cada neurona que puede comunicarse con miles de otras neuronas.
- Cada núcleo neuromórfico incluye un mecanismo de aprendizaje que se puede programar para adaptar los parámetros de la red durante la operación, admitiendo paradigmas de aprendizaje controlados, no controlados, de refuerzo y otros.
- Fabricación basada en tecnología Intel de 14 nm.
- Un total de 130,000 neuronas y 130 millones de sinapsis.
- Desarrollo y prueba de varios algoritmos con alta eficiencia algorítmica para tareas, incluyendo planificación de rutas, satisfacción de restricciones, codificación dispersa, estudio de diccionario y capacitación y adaptación de modelos dinámicos.
Que sigueSe espera que, gracias al desarrollo de innovaciones computacionales y algorítmicas, el poder transformador de la IA afecte en gran medida a la sociedad. Hoy en día, en Intel estamos haciendo todo lo posible para justificar la ley de Moore y mantener el liderazgo en la producción para presentar una amplia gama de productos: procesadores Intel Xeon, tecnología Intel Nervana, tecnología Intel Movidius e Intel FPGA, que satisfacen los requisitos únicos de los procesos de IA.
El hardware y el software, tanto generales como personales, ahora están ingresando al juego en su totalidad. Por ejemplo, el procesador Intel Xeon Phi se usa ampliamente en el mundo para la informática científica, ha creado algunos de los modelos más grandes para interpretar problemas científicos a gran escala. Movidius Neural Compute Stick es un excelente ejemplo de una implementación de 1 vatio de modelos previamente entrenados.
Las cargas de trabajo de IA se están desarrollando, se vuelven más complejas y diversas. Pondrán a prueba los límites de las arquitecturas informáticas dominantes de hoy y acelerarán nuevos enfoques innovadores. Mirando hacia el futuro, Intel cree que la computación neuromórfica hace posible proporcionar un rendimiento a nivel de exascala inspirado en cómo funciona el cerebro.
Espero que sigan los emocionantes eventos que sucederán en Intel Labs en los próximos meses, cuando difundamos un concepto como la computación neuromófica para apoyar la economía global durante los próximos 50 años. En el futuro con la computación neuromórfica, todo lo que pueda imaginar e incluso más se moverá de lo posible a lo real, a medida que el flujo de inteligencia y la toma de decisiones se vuelven cada vez más rápidos.
La visión de Intel para desarrollar arquitecturas informáticas innovadoras sigue siendo inquebrantable, y sabemos cómo es el futuro de la informática, porque hoy la estamos creando.
Fuente:
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