Ésta es una ilustración del cuello de botella de von-Neumann. Las transferencias de datos frecuentes de ida y vuelta entre el procesador y las unidades de memoria generan un gran consumo de energía y limitan el rendimiento. La 'computación en memoria' permite realizar cálculos sobre los datos que almacenan, reduciendo así el número de transferencias innecesarias de datos al procesador. Crédito:Universidad Purdue
Muchos componentes internos que se utilizan en las computadoras actuales alcanzan temperaturas lo suficientemente altas como para cocinar una comida de Acción de Gracias. El calor producido por los cálculos puede quemar fácilmente la piel y los tejidos humanos, y gran parte del calor es simplemente energía desperdiciada. un subproducto de las funciones internas de la computadora.
Ahora, Los investigadores de la Universidad de Purdue están trabajando en una tecnología más eficiente en energía para imitar mejor las funciones del cerebro humano y producir solo una fracción del calor.
"El cerebro humano es una máquina maravillosamente eficiente que en realidad hace gran parte del trabajo informático dentro de la memoria, "dijo Kaushik Roy, Edward G. Tiedemann Jr. de Purdue, profesor distinguido de ingeniería eléctrica e informática. "Purdue está trabajando con otras organizaciones de investigación líderes para desarrollar dispositivos y algoritmos que actúan como el cerebro humano y reducen el consumo de energía mediante la computación dentro de la propia memoria".
Los investigadores de Purdue están desarrollando algoritmos de inteligencia artificial que se pueden utilizar con las aplicaciones informáticas actuales pero que consumen menos energía. Los investigadores del Centro de Purdue's Center for Brain-inspired Computing Enabling Autonomous Intelligence están estudiando y desarrollando algoritmos que pueden permitir que los robots personales, vehículos autónomos y drones para interpretar su entorno y luego tomar decisiones basadas en lo que perciben.
Esta imagen muestra una red neuronal con picos que puede convertir una entrada de audio en un dígito escrito a mano utilizando solo picos para comunicarse entre capas. Crédito:Universidad Purdue
"El cerebro computa a través de una conexión densa de neuronas y sinapsis que emplean unidades de memoria y computación integradas, a diferencia de la informática de von-Neumann que prevalece en todas las computadoras modernas, "dijo Roy, quien lidera C-BRIC. "Buscando inspiración en el cerebro, inventamos técnicas de circuitos para realizar cálculos dentro de la propia memoria, conduciendo a la implementación de algoritmos energéticamente eficientes ".
Los algoritmos de Purdue utilizan redes similares a cerebros, llamadas redes neuronales de picos, para convertir las entradas de voz e imagen en una representación especial común de patrones de picos, similar al cerebro. Usando codificación y decodificación especial, la entrada de voz se puede utilizar para recuperar las imágenes.
Roy dijo que esta investigación actual de IA tiene aplicaciones para robots personales, drones vehículos inteligentes y otros dispositivos que ya realizan funciones similares a los cálculos cerebrales.
