Los investigadores usaron el chip para probar una red neuronal simple que logró determinar los números con una precisión del 100%
A principios de diciembre de 2018, en la
Reunión Internacional de Dispositivos Electrónicos de IEEE en San Francisco,
IBM mostró un nuevo chip analógico de 8 bits. Sin embargo, la principal innovación no fue que los chips analógicos se estaban poniendo al día con sus contrapartes digitales, sino un replanteamiento radical de la arquitectura. Este chip fue el primer chip que realizó computación de 8 bits en el mismo lugar donde se almacena la información.
En la arquitectura de computadora tradicional de von Neumann, los datos se transfieren constantemente entre la memoria y el procesador, lo que consume mucha energía y tiempo valiosos, dice
Abu Sebastian , investigador jefe en este trabajo de IMB Zurich. Contar en la memoria es el siguiente paso lógico para reducir el consumo de energía y aumentar la velocidad. Y esto es necesario para que el equipo mantenga el ritmo de los avances en el campo de la inteligencia artificial.
El nuevo chip analógico de IBM se basa en la
memoria de cambio de fase . Su ingrediente clave es un material que puede cambiar de fase en respuesta a la corriente eléctrica. Por lo general, se trata de aleaciones de germanio, teluro y antimonio.En una de las fases, que es la conducción, los átomos se alinean de manera uniforme. En otra fase que no conduce la corriente, los átomos se mueven, se calientan con la corriente y se mezclan.
Un material que cambia de fase, al estar entre dos electrodos, no cambia completamente entre los estados ordenados y caóticos, lo que correspondería al cambio entre cero y la unidad. En cambio, en cada punto en el tiempo, hay una mezcla de ambos estados. La resistencia total del material está determinada por el tamaño de los sitios con átomos mixtos.
"Codificamos la información a través de la disposición de los átomos", dice Sebastián. Por ejemplo, los pesos en una red neuronal se pueden almacenar y acceder como la resistencia de un dispositivo de fase variable.
Sin embargo, estas resistencias flotan y oscilan. Dado que la corriente fluye a través del material mientras lee información, las secciones mixtas cambian ligeramente con el tiempo cada vez, y esto limita la precisión y el uso práctico de tales dispositivos.
Para evitar este problema, los investigadores de IBM introdujeron en el dispositivo con un cambio de estado de fase el llamado segmento de proyección. Primero se
propuso su uso en 2015, y el mismo equipo lo hizo. Esta es una capa conductora de nitruro metálico, envuelta alrededor del centro de un material que cambia de fase y que corre paralela a sus electrodos, entre ellos. Comparte los procesos de lectura y escritura de información.
El segmento de proyección no hace nada al momento de la grabación. Toda la corriente pasa a través del material de cambio de fase y ajusta las secciones mixtas. Pero cuando se lee la información, la corriente pasa a través del segmento de proyección, evitando las áreas mixtas, permanecen intactas y protegen la información almacenada en ellas. "Esta es una innovación clave", dice Sebastián.
Los investigadores probaron una red de una sola capa en un chip de 8 bits, que consta de 30 dispositivos de cambio de fase, para reconocer imágenes de los números 1, 0 y 4, y lograron una precisión del 100%. Y aunque esto sigue siendo un análisis preliminar, Sebastian estima que tal avance puede reducir el consumo de energía de los dispositivos del futuro entre 100 y 1000 veces en comparación con los sistemas informáticos tradicionales.
En la informática tradicional, se valoraba la precisión y se observaba la tendencia opuesta en el campo de la inteligencia artificial. IBM también habló sobre un chip digital que funciona con 8 bits y mantiene la precisión al entrenar redes neuronales. Esto acerca el modelo al funcionamiento del cerebro humano, capaz de sacar las conclusiones correctas con falta de información.
El vicepresidente de investigación de IBM,
Jeff Welser , compara esto con una situación en la que mira por una ventana borrosa y ve la silueta borrosa de una persona que se acerca a su hogar. "Una vez que comprenda que es su madre, la precisión de la imagen ya no importará", dice Welzer. "Tendrá la información correcta".