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INTEL AVANZA EN LA NEUROMORFOLOGÍA CON LOIHI 2, EL NUEVO MARCO DE SOFTWARE LAVA Y CON NUEVOS SOCIOS

El chip de investigación de segunda generación utiliza el proceso Intel 4 de preproducción, crece hasta 1 millón de neuronas, y cuenta con un marco de software abierto para acelerar la innovación de los desarrolladores y el camino hacia la comercialización.

INTEL AVANZA EN LA NEUROMORFOLOGÍA CON LOIHI 2, EL NUEVO MARCO DE SOFTWARE LAVA Y CON NUEVOS SOCIOS

Novedades: Intel ha presentado hoy Loihi 2, su chip de investigación neuromórfica de segunda generación, y Lava, un marco de software de código abierto para el desarrollo de aplicaciones neuro-inspiradas. Su introducción señala el progreso continuo de Intel en el avance de la tecnología neuromórfica.

«Loihi 2 y Lava aúnan los conocimientos de varios años de investigación colaborativa mediante la utilización de Loihi. Nuestro chip de segunda generación mejora en gran medida la velocidad, la programabilidad y la capacidad del procesamiento neuromórfico, ampliando sus usos en aplicaciones de computación inteligente con limitaciones de potencia y latencia. Estamos abriendo el código de Lava para responder a la necesidad de convergencia de software, evaluación comparativa y colaboración entre plataformas en este campo, así como para acelerar nuestro avance hacia la viabilidad comercial.» – Mike Davies, Director of Intel’s Neuromorphic Computing Lab.

¿Por qué es importante? La computación neuromórfica, que se basa en los conocimientos de la neurociencia para crear chips que funcionen de forma más parecida al cerebro biológico, aspira a ofrecer mejoras de órdenes de magnitud en la eficiencia energética, la velocidad de cálculo y la eficiencia del aprendizaje en toda una serie de aplicaciones del edge, desde la visión y el reconocimiento de voz y gestos hasta la recuperación de búsquedas, la robótica y los problemas de optimización con restricciones.

Las aplicaciones que Intel y sus socios han presentado hasta la fecha incluyen brazos robóticos, pieles neuromórficas y detección olfativa.

Acerca de Loihi 2: El chip de investigación incorpora los aprendizajes obtenidos tras tres años de uso del chip de investigación de primera generación y aprovecha los avances de la tecnología de procesos y métodos de diseño asíncrono de Intel.

Los avances en Loihi 2 permiten que la arquitectura admita nuevas clases de algoritmos y aplicaciones neuro-inspiradas, a la vez que proporciona un procesamiento hasta 10 veces más rápido[1], una densidad de recursos hasta 15 veces mayor con hasta 1 millón de neuronas por chip y una mayor eficiencia energética. Gracias a la estrecha colaboración con Intel’s Technology Development Group, Loihi 2 se ha fabricado con una versión de preproducción del proceso Intel 4, lo que pone de manifiesto la salud y el progreso de Intel 4. El uso de la litografía ultravioleta extrema (EUV, por sus siglas en inglés) en Intel 4 ha simplificado las reglas de diseño en comparación con las tecnologías de proceso anteriores. Esto ha hecho posible el desarrollo rápido de Loihi 2.

El marco de software Lava responde a la necesidad de crear un marco de software común en la comunidad de investigación neuromórfica. En tanto que software de marco abierto, modular y extensible, Lava permitirá a los investigadores y desarrolladores de aplicaciones aprovechar los avances del resto y converger en un conjunto común de herramientas, métodos y bibliotecas. Lava se ejecuta sin problemas en arquitecturas heterogéneas de procesadores convencionales y neuromórficos, lo que permite la ejecución multiplataforma y la interoperabilidad con diversos marcos de inteligencia artificial (IA, por sus siglas en inglés), neuromórficos y robóticos. Los desarrolladores pueden empezar a crear aplicaciones neuromórficas sin necesidad de acceder a hardware neuromórfico especializado y pueden contribuir a la base de código de Lava, incluso portándola para que funcione en otras plataformas.

«Los investigadores del Laboratorio Nacional de Los Álamos han utilizado la plataforma neuromórfica Loihi para investigar los intercambios entre la informática cuántica y la neuromórfica, así como para implementar procesos de aprendizaje a nivel de chip», afirmó Gerd J. Kunde, científico del Laboratorio Nacional de Los Álamos. «Esta investigación ha encontrado algunas equivalencias interesantes entre las redes neuronales de impulsos y los enfoques del temple cuántico para resolver los problemas de optimización más complejos. Asimismo, hemos demostrado que el algoritmo de retropropagación, un elemento fundamental para el entrenamiento de redes neuronales y que hasta ahora se creía que no podía implementarse en arquitecturas neuromórficas, puede aplicarse de forma eficiente en Loihi. Nuestro equipo tiene muchas granas de continuar esta investigación con el chip Loihi 2 de segunda generación».

Sobre los avances principales: Loihi 2 y Lava proporcionan herramientas para que los investigadores desarrollen y describan nuevas aplicaciones neuro-inspiradas para la resolución de problemas, la adaptación, el aprendizaje y el procesamiento en tiempo real. Los aspectos más destacados son:

Optimización más rápida y general: La mayor programabilidad de Loihi 2 permitirá soportar una clase más amplia de problemas de optimización complejos, incluyendo la planificación, la toma de decisiones y la optimización en tiempo real desde los sistemas de edge hasta los de centro de datos.

Nuevos enfoques para el aprendizaje continuo y asociativo: Loihi 2 mejora el soporte de métodos de aprendizaje avanzados, incluyendo variaciones de retropropagación, el algoritmo principal del aprendizaje profundo, lo cual amplía el alcance de los algoritmos de adaptación y aprendizaje eficiente de datos que pueden ser soportados por factores de forma de bajo consumo que operan en entornos en línea.

Nuevas redes neuronales entrenables mediante aprendizaje profundo: Los modelos de neuronas íntegramente programables y la mensajería de impulsos generalizada en Loihi 2 abren la puerta a una amplia gama de modelos de redes neuronales nuevos que pueden entrenarse mediante aprendizaje profundo. Las primeras evaluaciones sugieren reducciones de más de 60 veces menos operaciones por inferencia en Loihi 2 en comparación con las redes profundas estándar que se ejecutan en el Loihi original sin pérdida de precisión.

Integración perfecta con sistemas robóticos del mundo real, procesadores convencionales y sensores de nuevo desarrollo: Loihi 2 da solución a una limitación práctica de Loihi, puesto que incorpora interfaces de entrada y salida (I/O, por sus siglas en inglés) más rápidas, flexibles y estándar. Los chips Loihi 2 admitirán interfaces Ethernet, la integración con una gama más amplia de sensores de visión basados en eventos, y mayores redes malladas de chips Loihi 2.
Puedes acceder a más información en el Dossier Técnico del Producto Loihi 2/Lava

Acerca de la comunidad de investigación neuromórfica de Intel: La Comunidad de Investigación Neuromórfica de Intel (INRC, por las siglas en inglés de Intel Neuromorphic Research Community) ha crecido hasta contar con casi 150 miembros, a los que se han unido este año empresas como Ford, Georgia Institute of Technology, Southwest Research Institute (SwRI) y Teledyne-FLIR. Nuevos socios se unen a una sólida comunidad de socios académicos, gubernamentales y del sector que están trabajando con Intel con el fin de impulsar los avances en los usos comerciales aplicados al mundo real de la computación neuromórfica. (Échale un vistazo a lo que dicen nuestros socios sobre la tecnología Loihi)

“Avances como el nuevo chip Loihi2 y la API Lava son pasos importantes en la computación neuromórfica”, ha afirmado Edy Liongosari, científico jefe de investigación y director general de Accenture Labs. “La arquitectura neuromórfica de próxima generación será crucial para la investigación de Accenture Labs sobre los algoritmos de visión informática inspirados en el cerebro para la computación de edge inteligente que podría impulsar futuros auriculares de realidad aumentada o robots portátiles inteligentes. El nuevo chip ofrece características que lo harán más eficiente para la computación hiperdimensional y puede permitir un aprendizaje más avanzado en el chip, mientras que la API Lava proporciona a los desarrolladores una interfaz más sencilla para construir sistemas neuromórficos.”

Sobre el camino a la comercialización: El avance de la computación neuromórfica desde la investigación de laboratorio hasta la tecnología viable a nivel comercial conlleva un esfuerzo que abarca tres vertientes. Por una parte, resulta necesaria la mejora continua e iterativa del hardware neuromórfico en base a los resultados de la investigación algorítmica y de aplicaciones; el desarrollo de un marco común de software multiplataforma para que los desarrolladores puedan comparar, integrar y perfeccionar las mejores ideas algorítmicas de los distintos grupos; y una profunda colaboración entre el sector, el mundo académico y la administración para construir un ecosistema neuromórfico rico y productivo con el que explorar casos de uso comercial que ofrezcan un valor empresarial a corto plazo.

Los anuncios que ha realizado Intel hoy abarcan todas estas áreas, poniendo nuevas herramientas al servicio de un ecosistema cada vez más amplio de investigadores neuromórficos que se dedican a replantearse la informática desde sus cimientos para ofrecer avances en el procesamiento inteligente de la información.

¿Qué es lo próximo?: Intel ofrece actualmente dos sistemas neuromórficos basados en Loihi 2 a través de la nube de investigación neuromórfica a los miembros comprometidos del INRC: Oheo Gulch, un sistema de un solo chip para la evaluación temprana, y Kapoho Point, un sistema de ocho chips que estará disponible en breve. El marco de software Lava está disponible para su descarga gratuita en GitHub. Durante el próximo Intel InnovatiON, que tendrá lugar en octubre, se realizará una presentación y tutoriales sobre Loihi 2 y Lava.

www.intel.com

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