Un equipo de la Universidad de Texas (Estados Unidos) y la compañía de semiconductores TSMC ha probado una tecnología de memoria llamada SOT-MRAM que podría ayudar a reducir las necesidades energéticas de la inteligencia artificial. Los resultados se han publicado en Science Advances (1).
Una memoria rápida y eficiente
La SOT-MRAM utiliza propiedades magnéticas y puede conservar la información incluso cuando no recibe electricidad. Según los investigadores, esta característica permite combinar alta velocidad y menor consumo energético frente a otras tecnologías de memoria.
En las pruebas, las operaciones de escritura tardaron apenas 2 nanosegundos y consumieron alrededor de 2 picojulios de energía por operación. El equipo también utilizó los chips en tareas como la inferencia y el entrenamiento de redes neuronales.
IA con menor consumo
Los investigadores consideran que esta tecnología podría ser especialmente útil para ejecutar sistemas de IA directamente en dispositivos, como sensores o robots, evitando que todas las operaciones tengan que enviarse a grandes centros de datos.
Como ejemplo, plantean una mano robótica capaz de detectar el calor y reaccionar localmente de forma rápida, mientras que las tareas que requieran mayor precisión podrían seguir realizándose mediante centros de datos en la nube.
Próximos pasos
El equipo continuará trabajando para mejorar la velocidad y eficiencia de los chips y reducir las diferencias de funcionamiento entre dispositivos, un factor que puede afectar a la precisión de las redes neuronales.
El objetivo es avanzar hacia sistemas de inteligencia artificial que necesiten menos energía y menor dependencia de los centros de datos, cuya demanda eléctrica está aumentando con la expansión de esta tecnología.
Referencias
- (1) Wafer-scale SOT-MRAM for analog crossbar array applications. Science Advance.
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