Intel revela un chip de inteligencia artificial que imita al cerebro humano

Intel ha estado trabajando en la tecnología neuromórfica “Loihi” por más de seis años.

Muchas empresas de tecnología como Apple, Google, Microsoft, NVIDIA y la propia Intel han creado chips para el reconocimiento de imágenes y otras tareas de aprendizaje profundo.

Sin embargo, Intel está tomando otra dirección también con un chip experimental llamado “Loihi”.

En lugar de confiar en la potencia bruta de la computación, utiliza tecnología “neuromórfica” modelada usando como referencia al cerebro humano.

Intel ha estado explorando la tecnología neuromórfica por un tiempo, e incluso diseñó un chip en 2012.

En lugar de puertas lógicas, utiliza “spiking neurons” como unidad de cálculo fundamental.

Aquellas pueden transmitir señales de fuerza variable, al igual que las neuronas de nuestro propio cerebro.

También pueden activarse cuando sea necesario, en lugar de ser controladas por un reloj como un procesador normal.

El chip Loihi de Intel tiene 1.024 neuronas artificiales, o 130.000 neuronas simuladas con 130 millones de conexiones sinápticas posibles.

Eso es un poco más complejo que, digamos, el cerebro de una langosta, pero muy lejos de nuestros 80 mil millones de neuronas.

Los cerebros humanos trabajan transmitiendo información con pulsos o picos, fortaleciendo conexiones frecuentes y almacenando los cambios localmente en las interconexiones de sinapsis.

Como tal, las células cerebrales no funcionan solas, porque la actividad de una neurona afecta directamente a otras, y grupos de células que trabajan en concierto conducen al aprendizaje y la inteligencia.

Mediante la simulación de este comportamiento con el chip Loihi, puede (en teoría) acelerarse el aprendizaje de la máquina, reduciendo los requisitos de energía hasta en 1.000 veces.

Next, you’ll need to determine how you wish to access viagra prescriptions online your child tracking solution. Men have erection enhancement pills like tadalafil overnight delivery and cialis, the most common side effects with this medicine are: headache, flushing, stuffy or runny nose, indigestion, upset stomach, dizziness. Even if you go on and look out for the reviews of the website where you are going cialis cheap canada to place the order. In a study, 50 men with erectile dysfunction took so long to levitra sale robertrobb.com be developed. Lo que es más, todo el aprendizaje se puede hacer en el chip, en lugar de requerir enormes conjuntos de datos.

Si se incorporan a una computadora, tales chips también pueden aprender cosas nuevas por sí mismos, en lugar de permanecer ignorantes de las tareas que no se han enseñado específicamente.

Estos tipos de chips nos darían el tipo de comportamiento de inteligencia artificial que esperamos de los robots y otros dispositivos, es decir, que tengan la capacidad de aprender a medida que lo van necesitando.

“El chip de prueba [tiene] un enorme potencial para mejorar aplicaciones automotrices e industriales, así como robots personales”, dice Intel.

Eso suena bien, pero hasta ahora, los chips neuromórficos todavía tienen que probarse a sí mismos junto a la tecnología de aprendizaje profundo de fuerza bruta actual.

IBM también ha desarrollado un chip neuromórfico llamado “TrueNorth”, por ejemplo, con 4096 procesadores que simulan alrededor de 256 millones de sinapsis.

Sin embargo, el especialista en aprendizaje profundo de Facebook, Yann LeCun, dijo que el chip no sería capaz de realizar tareas como el reconocimiento de imagen utilizando el modelo de convolución NeuFlow que diseñó.

Intel también ha admitido que su chip neuromórfico no lo haría bien con algunos tipos de modelos de aprendizaje profundo.

A través de la adquisición de Movidius y MobilEye, sin embargo, ya tiene una línea de visión de máquina y chips de aprendizaje que funcionan con los algoritmos actuales de inteligencia artificial.

También adquirió una compañía llamada Nervana el año pasado para asumir el liderazgo en procesamiento de nube de NVIDIA.

Para Loihi, planea dar chips a “las principales instituciones universitarias y de investigación” centradas en la inteligencia artificial en la primera mitad de 2018.

El objetivo es probar la viabilidad del chip para nuevos tipos de aplicaciones de AI para impulsar el desarrollo.

Construirá los chips usando su tecnología de proceso de 14 nanómetros y lanzará el primer modelo de prueba en noviembre.

Fuente: Engadget