Intel trabaja con chips ultra eficientes para inteligencia artificial

El gigante del chip ha terminado su aventura en la carrera del 5G, pero Intel no ha renunciado a su apuesta por la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, un sector que, en principio, parecía dominado por la computación GPGPU, pero que al final se ha visto abordado por las soluciones dedicadas (núcleos ténsor).

En su apuesta por la inteligencia artificial Intel ha sorprendido con los chips neuromórficos para aprendizaje profundo llamados Loihi, cuya estructura interna y funcionamiento se inspira directamente en el cerebro humano. Esa es la unidad base que da forma a las soluciones para IA del gigante de Santa Clara, y hoy hemos podido confirmar que tienen entre manos un proyecto muy ambicioso: Pohoiki Beach.

Bajo ese nombre en clave se esconde un impresionante clúster formado por un total de 64 chips Loihi que suman ocho millones de «neuronas»: En teoría es capaz de procesar algoritmos hasta 1.000 veces más rápido que una CPU, todo con un grado de eficiencia hasta 10.000 veces mayor.

Para dar forma a ese enorme clúster los chips Loihi se instalan en una placa «Nahuku» que contiene de 8 a 32 chips Loihi. Esas placas pueden interconectarse con el kit Arria 10 FPGA de Intel, como podemos ver en la foto que sirve de portada a este artículo.

Una configuración de este tipo daría lo mejor de sí en tareas de tipo neuronal, incluida la codificación dispersa, la planificación de rutas y la localización y mapeo simultáneos (SLAM). Curiosamente todo eso son todos los algoritmos utilizados en sectores como la conducción autónoma, el mapeado de interiores que emplean los robots y los sistemas de detección eficientes.

Podemos entenderlo mejor con ejemplos concretos. Según Intel estas placas podrían potenciar ciertos tipos de prótesis que estarían preparadas para seguir objetos de forma eficiente, y también podrían permitir la creación de automatizaciones más complejas, todo sin hace sacrificios a nivel de eficiencia.

La eficiencia es, precisamente, uno de los temas más importantes cuando hablamos de inteligencia artificial y de automatización. Los vehículos autónomos son la gran apuesta de buena parte de la industria tecnológica para los próximos años, y su éxito dependerá no solo de la capacidad real de sus algoritmos para ofrecer una conducción totalmente autónoma, sino también de la autonomía de sus sistemas. En este sentido el consumo de energía del hardware sobre el que se apoyen dichos sistemas será fundamental.

Según Intel el sistema puede escalarse fácilmente para manejar problemas más complejos, hasta tal punto que están convencidos de que no tendrán problema para lanzar a finales de año un sistema que será diez veces más grande y que contará con hasta 100 millones de neuronas. Un avance prometedor, pero habrá que esperar a ver cómo evoluciona y qué grado de aceptación logra en la industria.