Un equipo de científicos de la Universidad de Ciencia y Tecnología Electrónica de China (UESTC, por sus siglas en inglés) desarrolló los circuitos electrónicos de inteligencia artificial (IA) más eficientes en términos de consumo energético que se hayan creado hasta el momento, informa South China Morning Post.
Los chips convencionales experimentan un alto consumo de energía al iniciar un determinado proceso, lo que provoca una disminución de su eficiencia energética. En el caso de los chips de IA, estos requieren de una potencia eléctrica aún más considerable, debido a la alta demanda de recursos computacionales que emplean al momento de procesar tareas específicas.
Esta condición ocasiona que las aplicaciones de estos dispositivos en entornos reales se vean limitadas. No obstante, los investigadores del UESTC lograron reducir significativamente el consumo eléctrico de energía en sus circuitos de IA mediante algoritmos y la optimización arquitectónica de sus componentes.
Los científicos chinos presentaron las capacidades de dos de sus innovadoras invenciones durante la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Solido (ISSCC), que se celebró el pasado febrero en San Francisco (EE.UU.).
El primero de los dos chips de IA fue diseñado para ser integrado en dispositivos inteligentes con la finalidad de habilitar el control por voz sin la necesidad de que estén conectados a Internet. Este dispositivo puede detectar palabras claves, así como verificar la identidad del usuario al reconocer las señales de su voz, incluso en ambientes ruidosos.
Los especialistas destacaron que el chip consume menos de 2 microjulios por instancia de reconocimiento de voz, logrando una precisión superior al 95 % en entornos silenciosos, y al 90 % en entornos ruidosos, lo que establece nuevos estándares mundiales tanto para “la eficiencia energética como para la precisión”.
Con respecto al segundo chip, fue ideado para detectar señales de convulsiones en personas con epilepsia mediante tecnología de reconocimiento de ondas electroencefalográficas del cerebro. Los investigadores utilizaron un algoritmo de entrenamiento de disparo cero para lograr una tasa de precisión del 98 % sin necesidad de recopilar una gran cantidad de datos de convulsiones de los pacientes.
Este dispositivo tiene el diseño de mayor eficiencia energética a nivel mundial, puesto que consume alrededor de 0,07 microjulios al reconocer las señales de convulsiones. Esto se logró tras hacer mejoras adicionales en su motor de extracción de funciones y en su motor de aprendizaje. “Este chip también tiene aplicaciones potenciales más allá de la detección de convulsiones, incluidas otras interfaces cerebro-computadora y la monitorización del sueño”, subrayaron los científicos.
