Q:
¿Cómo pueden ayudar los nuevos chips MIT con las redes neuronales?
UN:El nuevo trabajo científico en redes neuronales puede reducir sus requisitos de energía y recursos hasta el punto en que los ingenieros puedan poner sus poderosas capacidades en conjuntos de dispositivos mucho más diversos.
Eso puede tener un gran impacto en todo en nuestras vidas, desde cómo preparamos los alimentos hasta cómo acudimos al médico o cómo nos desplazamos usando nuestros automóviles o el transporte público.
Piense en cómo los teléfonos inteligentes cambiaron nuestras vidas; luego piense en tener tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial integradas en estos dispositivos pequeños y portátiles.
Parte de este trabajo innovador se exhibe en el MIT, donde algunos estudiantes de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación están buscando cómo mejorar el diseño y la construcción de sistemas de IA / ML.
Específicamente, los esfuerzos de Abhishek Biswas, un estudiante graduado del MIT, y varios colegas están recibiendo mucha atención en la prensa tecnológica.
Techcrunch habla sobre cómo la evolución de la ciencia de las redes neuronales podría promover la "informática en el borde" y poner tecnologías más potentes en dispositivos portátiles que funcionan con baterías.
Forbes dice que el avance de Biswas podría "poner inteligencia artificial dentro de su licuadora".
En general, los avances de los científicos del MIT están haciendo olas en parte porque es evidente cómo estos logros pueden afectar nuestras tecnologías de consumo, así como las que se utilizan para fines gubernamentales o comerciales.
Esencialmente, el tipo de evolución del procesador que describe Biswas tiene que ver con las funciones de ubicación conjunta en un entorno de chip. En un artículo del Science Daily, el escritor explica cómo la mayoría de los procesadores tradicionales tienen memoria que se almacena fuera del área de procesamiento, y los datos se envían de un lado a otro. Sin embargo, esta necesidad de mover los datos de la memoria almacenada requiere mucha potencia.
Biswas habla sobre el "producto de puntos" u operación central que ayuda a que funcionen las redes neuronales. Estos científicos también están considerando el uso de pesos binarios para simplificar los sistemas, y esta idea ha sido realmente una parte fundamental de la informática desde antes de que se inventaran las primeras computadoras personales.
Al promover este tipo de cambios de hardware, los científicos brindan más versatilidad para el aprendizaje automático y las herramientas de inteligencia artificial que están cambiando la forma en que usamos las tecnologías. Al pasar de la programación lineal puramente determinista a un sistema donde las computadoras imitan la actividad del cerebro humano, estamos a punto de embarcarnos en una nueva aventura con tecnologías mucho más poderosas a nuestro alcance.
