Investigadores de la Universidad de Corea han desarrollado una sinapsis artificial de doble salida para mejorar la eficiencia energética de sistemas de IA multitarea, anunció la universidad. El dispositivo emite señales eléctricas y ópticas simultáneamente para habilitar el procesamiento paralelo. Las pruebas mostraron hasta un 47 por ciento más de velocidad en los cálculos y un consumo de energía reducido hasta 32 veces en comparación con hardware GPU convencional.
Investigadores de la KU-KIST Graduate School of Converging Science and Technology de la Universidad de Corea, liderados por los profesores Wang Gun-uk y Park Young-ran, han creado una sinapsis artificial inspirada en el cerebro. Los chips de IA convencionales están diseñados para funciones específicas, a menudo requiriendo procesamiento secuencial para múltiples tareas, lo que aumenta el consumo de energía. Este nuevo dispositivo permite el manejo paralelo de tareas en un solo chip al emitir señales eléctricas y ópticas al mismo tiempo. El equipo reportó aprendizaje estable en alrededor de 1.000 estados distintos. En las pruebas, logró hasta un 47 por ciento de mejora en la velocidad computacional y redujo el consumo de energía hasta 32 veces en comparación con aceleradores basados en GPU. «Este logro presenta una nueva arquitectura de hardware para IA multitarea mediante una sinapsis artificial que utiliza simultáneamente señales eléctricas y ópticas», dijo Wang. «Podría expandirseさらに a sistemas de IA de alta velocidad y bajo consumo en campos que requieren toma de decisiones complejas, como robótica, aplicaciones médicas y de salud, y conducción autónoma.» El estudio apareció el viernes en Science Advances, una revista de la American Association for the Advancement of Science. A medida que la IA demanda más potencia de cómputo y electricidad, los esfuerzos por imitar la eficiencia del cerebro ganan tracción.
