Un pequeño chip de IA inspirado en el cerebro humano está diseñado para aumentar la duración de la batería en dispositivos inteligentes, y en algunos casos la vida útil se multiplica hasta por 6
El Spiking Neural Processor T1 es un chip de inteligencia artificial que se basa en la forma en que el cerebro detecta patrones y podría extender la duración de la batería en dispositivos inteligentes.
LAS VEGAS - El primer "chip neuromórfico" del mundo estará a la venta el próximo año y prolongará la duración de la batería de los dispositivos inteligentes. El chip, que imita la arquitectura del cerebro humano, está destinado a habilitar capacidades de inteligencia artificial (IA) en dispositivos inteligentes con energía limitada.
Los dispositivos "inteligentes" como bombillas, timbres o alarmas de humo que están conectados a Wi-Fi están construidos con sensores que realizan detecciones y envían datos a la nube para su procesamiento.
Pero este proceso consume mucha energía, dijo Sumeet Kumar, director ejecutivo de la empresa de procesadores Innatera Nanosystems, a WordsSideKick.com en una entrevista en CES 2025. Y cualquier procesamiento de IA que realicen estos dispositivos también requiere una conexión a Internet.
Pero el Spiking Neural Processor T1 debería reducir drásticamente el consumo de energía de los futuros dispositivos inteligentes.
Funciona analizando los datos de los sensores en tiempo real para identificar patrones y potencialmente limpiar los datos que salen de los sensores, y no se requiere conexión a Internet.
Imitando el cerebro
El dispositivo es un procesador neuromórfico, lo que significa que su arquitectura está dispuesta para imitar los mecanismos de reconocimiento de patrones del cerebro. Para hacer una analogía, cuando sientes algo, ya sea un olor o un sonido, diferentes conjuntos de neuronas se activan para identificarlo.
De manera similar, en el chip, diferentes grupos de neuronas artificiales registran picos. El principio subyacente es la red neuronal de picos (SNN), donde una red neuronal es una colección de algoritmos de aprendizaje automático y los picos que produce son similares a las señales producidas por las células cerebrales.
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Los algoritmos SNN también tienden a ser aproximadamente 100 veces más pequeños en términos de tamaño de archivo que las redes neuronales profundas convencionales utilizadas en modelos de lenguaje grandes.
Capas de computación
Hay tres capas fundamentales en el chip T1. El primero es el motor informático basado en SNN, que registra una disipación de energía de menos de 1 milivatio y una latencia o retraso que suele ser inferior a 1 milisegundo para la mayoría de las aplicaciones, dijo Kumar. La segunda capa incluye redes neuronales profundas convencionales, mientras que la tercera capa incluye un procesador estándar que maneja el funcionamiento del sistema.
El T1, o chips similares, aumentarían la duración de la batería hasta seis veces en algunos dispositivos y escenarios inteligentes, dijo Kumar. Por ejemplo, un prototipo de timbre inteligente construido con el procesador T1 que podía detectar la presencia de una persona mediante tecnología de radar duró entre 18 y 20 horas, frente a una o dos horas en un producto convencional basado en Wi-Fi que envía imágenes y vídeos. datos a los servidores.
Las aplicaciones incluyen iluminación inteligente, cualquier tipo de detectores para contar personas, sistemas de apertura de puertas e incluso auriculares, en los que el chip T1 puede, en teoría, aislar diferentes sonidos para cancelar el ruido. Cuando se utiliza para cualquier aplicación basada en sonido, la compañía afirma que hay una reducción de 80 a 100 veces en el consumo de energía, así como una reducción de 70 veces en la latencia.
El chip se está preparando para su producción en masa este año y se enviarán muestras a los fabricantes de dispositivos. Kumar espera que los primeros productos con el chip neuromórfico T1 lleguen a los estantes en 2026.