La carrera por desarrollar chips energéticamente eficientes está en marcha, y Shaloo Rakheja y su equipo del Centro para Chips Semiconductores Avanzados con Rendimiento Acelerado (ASAP, por sus siglas en inglés) están dispuestos a liderar el camino. La solución propuesta por Rakheja, probablemente involucra… imanes.

La problemática de los chips de hoy

Entrenar los algoritmos de inteligencia artificial de hoy en día requiere una gran potencia computacional de chips informáticos densos en transistores. Rakheja, profesora e investigadora en el Colegio de Ingeniería Grainger de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, explicó que los transistores cambian entre estados de 1 y 0, realizando cálculos requeridos por la inteligencia artificial. Estos cálculos se almacenan en memoria y se extraen según sea necesario; la información se envía a través de un cable (generalmente de cobre) cuando se accede, lo que consume recursos.

¿Qué es lo que propone Rakheja?

Rakheja propone el uso de ferroelectricidad, que exhibe polarización eléctrica espontánea, y magnetismo familiar como posibilidades atractivas. La idea es encontrar un nuevo material que pueda escalarse a la dimensión nanométrica, no requiera tantos transistores para construir esta memoria y aún así pueda acercar la memoria al nodo de cálculo. Esta innovación podría reducir significativamente el tiempo y la energía necesarios para realizar los cálculos de inteligencia artificial.

El desafío de la colaboración

Rakheja también discute los desafíos de la colaboración entre la industria y la academia en el diseño de chips de inteligencia artificial menos convencionales. La falta de madurez en las tecnologías como las ferroeléctricas y ferromagnéticas, en comparación con el silicio, presenta un obstáculo para su adopción generalizada. Sin embargo, Rakheja señala que la industria está cada vez más entusiasmada con estos nuevos materiales y dispositivos, lo que ha llevado al desarrollo de asociaciones entre la industria y la universidad.

Contraargumento y reflexiones adicionales

Algunos podrían argumentar que la adopción de nuevos materiales para chips de inteligencia artificial puede ser costosa y arriesgada para la industria. Sin embargo, es crucial considerar el potencial impacto positivo en términos de eficiencia energética y rendimiento a largo plazo. La colaboración entre la industria y la academia es fundamental para superar los desafíos técnicos y acelerar la innovación en este campo.