Nueva tecnología informática nanomagnética que cuenta con IA de bajo consumo

Nueva tecnología informática nanomagnética que cuenta con IA de bajo consumo


La nueva tecnología, desarrollada por investigadores del Imperial College London, tiene el potencial de reducir los costos de energía de la inteligencia artificial (IA), que actualmente se duplican cada 3,5 meses en todo el mundo.

Los investigadores desarrollan una nueva tecnología informática nanomagnética que ofrece IA de bajo consumo.
Un mapa de los estados de los nanoimanes en un experimento. Crédito de la foto: Imperial College London.

El equipo multinacional publicó en la revista la primera evidencia de que las redes de nanoimanes pueden usarse para lograr un procesamiento similar a la IA nanotecnología de la naturaleza. Según los investigadores, los nanoimanes se pueden usar para actividades de «predicción de series temporales», como predecir y controlar los niveles de insulina en diabéticos.

La inteligencia artificial, utilizando «redes neuronales», intenta imitar la forma en que las neuronas se comunican entre sí para procesar y almacenar información en el cerebro. Los físicos han desarrollado muchas matemáticas que impulsan las redes neuronales para describir cómo interactúan los imanes.

Sin embargo, en ese entonces era difícil usar imanes directamente porque los investigadores no tenían idea de cómo ingresar datos y recuperar la información.

En consecuencia, se han utilizado computadoras convencionales basadas en silicio para modelar las interacciones magnéticas utilizadas para imitar el cerebro. El equipo ahora puede analizar y almacenar datos directamente en los imanes, eliminando la necesidad de simulación de software y ahorrando potencialmente grandes cantidades de energía.

estados nanomagnéticos

Dependiendo de su orientación, los nanoimanes pueden existir en diferentes «estados». Cuando se aplica un campo magnético a través de una red de nanoimanes, el estado de los imanes varía según los parámetros del campo de entrada y los estados de los imanes vecinos.

El equipo, dirigido por académicos del Departamento Imperial de Física, ideó un método para contar la cantidad de imanes en cada estado después de que el campo había pasado y proporcionó la «respuesta».

Durante mucho tiempo hemos tratado de resolver el problema de cómo ingresar datos, hacer una pregunta y obtener una respuesta de la Computación Magnética. Ahora que hemos demostrado que es posible, allana el camino para deshacernos del software de computadora que ejecuta la simulación de uso intensivo de energía.

dr. Jack Gartside, coautor del estudio, Imperial College London

La forma en que interactúan los imanes nos brinda toda la información que necesitamos; las propias leyes de la física se convierten en la computadora.

Kilian Stenning, coautor del estudio, Imperial College London

jefe de equipo dr Will Branford explicó: «Es un objetivo a largo plazo realizar hardware informático inspirado en los algoritmos de software de Sherrington y Kirkpatrick. No era posible utilizar los espines de los átomos en los imanes tradicionales, pero escalando los espines en matrices nanoestructuradas pudimos lograr el control y la lectura necesarios.

Reducción de costes energéticos

Desde el reconocimiento de voz hasta los automóviles autónomos, la IA se utiliza actualmente en una variedad de aplicaciones. Sin embargo, se necesita mucha energía para programar la IA para tareas aparentemente simples. Para entrenar a la IA para resolver un Cubo de Rubik, se necesitaba la energía equivalente a dos centrales nucleares funcionando durante una hora.

En las computadoras con chips de silicio, la mayor parte de la energía requerida se desperdicia a través del transporte de electrones ineficiente durante el procesamiento y almacenamiento.

Los nanoimanes, por otro lado, no dependen del flujo físico de partículas, como los electrones, para procesar y transmitir información. En cambio, procesan y transmiten información en forma de onda «magnónica», donde cada imán afecta el estado de sus imanes vecinos.

Esto significa que se desperdicia significativamente menos energía y que el procesamiento y el almacenamiento de la información pueden ocurrir simultáneamente en lugar de operaciones separadas como con las computadoras tradicionales. Debido a este avance, la computación nanomagnética podría ser 100 000 veces más eficiente que la computación tradicional.

IA al límite

Después del éxito del primer estudio, el siguiente paso para los científicos es usar datos reales, como señales de ECG, para instruir al sistema y eventualmente convertirlo en una computadora que funcione. Los dispositivos magnéticos podrían eventualmente integrarse en las computadoras tradicionales para aumentar la eficiencia energética para cargas de procesamiento pesadas.

Debido a su eficiencia energética, podrían funcionar con energía renovable y usarse para ‘IA en el borde’, donde los datos se procesan en el sitio, como en estaciones meteorológicas en la Antártida, en lugar de enviarse de regreso a centros de datos gigantes.

También podrían usarse en dispositivos portátiles para analizar datos biométricos del cuerpo, p. B. para predecir y regular los niveles de insulina en diabéticos o para detectar latidos cardíacos irregulares.

Referencia de la revista:

Gartside, Jack. C, et al.(2022) Entrenamiento reconfigurable y computación de reservorios en un hielo artificial de remolino de espín mediante huellas dactilares de ondas de espín. nacional nanotecnología doi.org/10.1038/s41565-022-01091-7.

Fuente: https://www.imperial.ac.uk/

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