Estas son las armas de Loihi 2, el chip neuromórfico más avanzado de Intel, para convencernos de que está preparado para salir del laboratorio y conquistar el mundo real

Juan Carlos López

«La computación neuromórfica nos promete dotar de grandes capacidades a los dispositivos inteligentes que se enfrentan al reto de procesar en tiempo real enormes cantidades de datos, y, además, deadaptarse simultáneamente a cambios imprevistos. Y todo ello ciñéndose a un consumo y una latencia muy exigentes». Esta descripción no es nuestra. Es de Intel. Y resume con claridadcuál es el propósitoque persigue esta rama de la ingeniería tan apasionante.

Esta disciplina se inspira en nuestro conocimiento de la estructura y el funcionamiento del sistema nervioso de los animales, que es indiscutiblemente limitado, para poner a punto un chip que en la medida de lo posibleemule la capacidad de procesamientode un cerebro animal. Intel, IBM, HP o Google son algunas de las empresas que están invirtiendo recursos en el desarrollo de esta tecnología, pero los avances que está experimentando la computación neuromórfica también proceden de algunas de las universidades más prestigiosas del planeta, como elMIT, Stanford o elIMEC.

Intel dio a conocer hace cuatro añossu procesador neuromórfico Loihi, un chip fabricado con fotolitografía de 14 nm que incorpora 128 núcleos yalgo más de 130 000 neuronas. Cada una de esas neuronas artificiales puede comunicarse con miles de las neuronas con las que convive, creando una intrincada red que emula a las redes neuronales de nuestro propio cerebro. Y hace tan solo unos días ha presentado Loihi 2, una revisión de su procesador neuromórfico para investigación que llega acompañada por Lava, un entorno de desarrollo de software de código abierto que persigue facilitar el desarrollo de aplicaciones que puedan beneficiarse de las cualidades que tiene la computación neuromórfica.

Loihi 2 es 10 veces más rápido e incorpora 1 millón de neuronas por chip

Antes de seguir adelante es importante que tengamos en cuenta que los procesadores neuromórficos aún no han salido del laboratorio. Al menos no de una forma definitiva. Las empresas y las universidades que están trabajando en esta área tienen en marcha muchos proyectos de investigación, algunos de ellos en colaboración con organizaciones alejadas del mundo académico, que, precisamente, persiguendemostrar la viabilidad comercialde estas soluciones. Según Intel, Loihi 2 nos coloca un poco más cerca de este hito.

Este chip neuromórfico es, de acuerdo con la información que nos ha proporcionado Intel, hasta 10 veces más rápido que la versión original del procesador Loihi. Su arquitectura ha sido refinada para que sea capaz de facilitar la implementación de nuevos algoritmos y aplicaciones que puedan sacar partido a la computación neuromórfica, pero con un consumo menor que el del primer chip Loihi. No obstante, la especificación más impactante de Loihi 2 es una consecuencia directa de las mejoras que ha introducido Intel en su proceso de fabricación. Y es que su mayor densidad de transistores lo ha dotado de1 millón de neuronas artificiales por chip, una cantidad muy superior a las 130 000 neuronas que tiene el modelo original.

Los primeros procesadores Loihi 2 están siendo fabricados utilizando una versión preliminar dela tecnología de integración Intel 4, un nodo que utiliza fotolitografía ultravioleta extrema (EUV) de 7 nm, pero que, según Intel, en la práctica tiene una densidad de transistores equiparable, o, incluso, superior al nodo de 5 nm de TSMC. La litografía utilizada en la producción de los chips neuromórficos es muy importante no solo debido a que facilita la integración de una mayor cantidad de neuronas artificiales y la implementación de mejoras en la microarquitectura; también tiene un impacto directo y beneficioso en su consumo, un parámetro crítico en estos procesadores.

No sirve para todo, pero aquí la computación neuromórfica puede marcar la diferencia

Esta disciplina representa una alternativa a la computación clásica, pero solo en unas aplicaciones muy concretas que pueden beneficiarse deun alto nivel de paralelismo intrínseco, y en las que, además, es necesario minimizar la latencia y reducir el consumo tanto como sea posible. Tanto Intel como las demás empresas e instituciones que están fomentando el desarrollo de la computación neuromórfica la observan como un complemento de los ordenadores clásicos que nos ofrece algunas ventajas importantes en determinados escenarios de uso. Estos son algunos de ellos:

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