Este chip de IBM podría revolucionar la inteligencia artificial, por qué

El prototipo podría consumir menos batería que los celulares modernos y funciona “similar” al cerebro humano

Ante las crecientes preocupaciones por las emisiones ligadas al consumo energético y de agua de los centros de datos que impulsan los sistemas de Inteligencia Artificial, IBM apuesta por la eficiencia con el desarrollo de un prototipo de chip de inteligencia artificial de bajo consumo que emula la funcionalidad del cerebro humano.

Esto se debe a que, a diferencia de los chips digitales tradicionales que dependen del almacenamiento de datos binarios, este prototipo hiper eficiente de 64 núcleos utiliza memristores, componentes que pueden almacenar una serie de valores de manera similar a las conexiones dentro del cerebro.

En otras palabras, tiene la capacidad de recordar, al igual que sucede con las sinapsis; que son las estructuras que se encuentran entre las neuronas para comunicarlas funcionalmente y así permitir al cerebro aprender y memorizar. Un elemento ideal para mejorar el rendimiento de redes neuronales utilizadas en aplicaciones de inteligencia artificial, dado que los memristores podrían potenciar su capacidad de procesamiento de grandes cantidades de datos.

Además, la principal ventaja de estos componentes radica en su naturaleza no volátil. Esto significa que pueden retener los datos incluso cuando se interrumpe la alimentación, lo que reduce el consumo energético.

El cerebro humano se destaca por su rendimiento excepcional con un consumo mínimo de energía, y este enfoque de “informática inspirada en la naturaleza” podría permitir que los sistemas de IA imiten mejor la cognición humana.

Si bien este chip representa un paso prometedor hacia la eficiencia energética de la IA, los expertos señalan que todavía hay desafíos técnicos y de desarrollo por superar.

Los chatbots, unos devoradores de energía

Investigadores de la Universidad de Massachusetts descubrieron que el proceso de entrenamiento de IA puede generar un aproximado de emisiones de dióxido de carbono, comparables al impacto ambiental de casi 300 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y San Francisco. Una cantidad que es casi cinco veces las emisiones de por vida producidas por un automóvil promedio.

Adémas, el uso de agua para enfriar los centros de datos durante el entrenamiento y la ejecución de modelos de IA también es considerable. E incluso el estudio reveló que por cada “conversación” que consta de 20 a 50 indicaciones y respuestas, ChatGPT consume agua equivalente a una botella de 500 mililitros.

Es por ello que las empresas están compitiendo para encontrar formas de reducir el consumo de energía de la IA y están utilizando piezas de computadora únicas que ahorran energía y están diseñadas solo para tareas de inteligencia artificial.

Qué es watsonx, la inteligencia artificial de IBM que analiza datos en tiempo real

IBM Watsonx es la herramienta que ofrece la compañía para implementar inteligencia artificial en empresas que lo necesiten. (IBM)

Watsonx es la plataforma que IBM diseñó para promover la integración de la inteligencia artificial en las entidades gubernamentales o privadas. En su conferencia anual Think, donde Infobae estuvo presente, se conoció que esta plataforma ofrecerá la infraestructura física y virtual para que la IA sea segura.

– Procesamiento gráfico (GPU) para soportar la carga de trabajo a la que se expondrán los computadores.

– Un panel de control para medir las emisiones de carbono contaminantes que pueden generar el uso de esta tecnología (para promover la sostenibilidad).

– Centro de Excelencia IA con más de 1.000 expertos.

Este proceso tendrá una implementación con la gestión de datos y el manejo correcto de grandes volúmenes de información para mejorar la toma de decisiones.

Todas las herramientas que estarán disponibles con “watsonx” tendrán la finalidad de desarrollar modelos propios de IA que garanticen transparencia y seguridad tanto para los clientes como para los emprendedores.

Según una encuesta a líderes empresariales, el 30% indica que tuvo problemas de confianza y transparencia, mientras que el 42% aseguró que tuvo preocupaciones con respecto a la privacidad de datos.

Fuente: Infobae / Imagen: Cortesía.

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