La inteligencia artificial (IA) está avanzando a una velocidad increíble, pero su coste energético se está volviendo insostenible. Entrenar modelos grandes, mover datos entre memoria y procesador, y mantener centros de datos funcionando consume mucha energía.
Según el estudio publicado en Science Advances, la solución podría estar en la computación neuromórfica, que busca crear chips inspirados en el cerebro humano. Estos chips procesan y almacenan información casi en el mismo lugar, con un consumo de energía mucho menor.
Un equipo liderado por la Universidad de Cambridge ha desarrollado un nuevo tipo de memristor, un componente electrónico que puede modificar su resistencia eléctrica gradualmente y “recordar” estados previos. Este chip es más estable y uniforme, lo que lo hace más fiable para sistemas de IA.
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Qué debes saber
- La IA consume mucha energía, lo que se está volviendo insostenible.
- La computación neuromórfica busca crear chips inspirados en el cerebro humano.
- Un nuevo memristor desarrollado por la Universidad de Cambridge es más estable y uniforme, lo que lo hace más fiable para sistemas de IA.
- Este chip reduce el consumo energético en torno a un 70%.
- El avance no está tanto en la velocidad, sino en la eficiencia. En los chips convencionales, gran parte del gasto energético se pierde en transportar datos.
- El nuevo memristor reduce este problema, almacenando múltiples niveles de conductancia y reproduciendo comportamientos inspirados en la sinapsis.
Especificaciones técnicas
- Componente: Memristor
- Material: Película delgada de óxido de hafnio dopado con estroncio y titanio
- Característica: Capacidad para modificar resistencia eléctrica gradualmente
- Beneficio: Almacenamiento y procesamiento de información en el mismo lugar
- Reducción de consumo: Hasta 70%
Contenido generado con IA y editado por el equipo editorial.
Foto: Archivo FOLOU.