{"id":29464,"date":"2021-07-02T10:37:07","date_gmt":"2021-07-02T16:37:07","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=29464"},"modified":"2021-07-02T10:37:09","modified_gmt":"2021-07-02T16:37:09","slug":"google-crea-un-chip-de-inteligencia-artificial-que-disena-chips-para-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/google-crea-un-chip-de-inteligencia-artificial-que-disena-chips-para-ia\/","title":{"rendered":"Google crea un chip de Inteligencia artificial que dise\u00f1a chips para IA"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hardzone.es\/app\/uploads-hardzone.es\/2021\/07\/Chip-Inteligencia-Artificial-Google.jpg\" alt=\"Chip Inteligencia Artificial Google\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>A pesar de que ya llevamos muchos a\u00f1os hablando sobre la&nbsp;<a href=\"https:\/\/hardzone.es\/tutoriales\/rendimiento\/mitos-inteligencia-artificial-verdad-mentira\/\">Inteligencia Artificial<\/a>, es una tecnolog\u00eda que todav\u00eda sigue en constante desarrollo y, de hecho, los esfuerzos de las grandes empresas parecen estar bastante centrados en ella. En un art\u00edculo publicado en la revista cient\u00edfica Nature, nos cuentan que los cient\u00edficos de&nbsp;<strong>Google Brain<\/strong>&nbsp;han introducido una nueva t\u00e9cnica de aprendizaje por refuerzo profundo cambiando la colocaci\u00f3n de diferentes componentes en sus&nbsp;<strong>chips para IA<\/strong>, y ha desvelado que la IA y la humanidad tienen unas grandes sinergias.<\/p>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan la publicaci\u00f3n, los investigadores de Google lograron utilizar una t\u00e9cnica de aprendizaje por refuerzo para dise\u00f1ar la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de TPUs (<strong>Tensor Processing Units<\/strong>), los procesadores de Inteligencia Artificial especializados de Google. Esto significa que los pr\u00f3ximos chips de IA del gigante de Internet estar\u00e1n dise\u00f1ados por la anterior generaci\u00f3n de chips de IA de la firma.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La Inteligencia Artificial que dise\u00f1a chips para IA<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hardzone.es\/app\/uploads-hardzone.es\/2020\/09\/Inteligencia-Artificial-chip.jpg\" alt=\"Inteligencia Artificial chip\" class=\"wp-image-489514\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>El uso de software en el dise\u00f1o de chips no es algo nuevo, pero seg\u00fan los investigadores de Google el nuevo modelo de aprendizaje por refuerzo \u00abgenera autom\u00e1ticamente planos de planta de chips que son superiores o comparables a los producidos por humanos en todas las m\u00e9tricas clave, incluyendo consumo de energ\u00eda, rendimiento y \u00e1rea del chip\u00bb. Y lo mejor de todo es que lo hace en una fracci\u00f3n del tiempo que tardar\u00eda un humano en hacerlo.<\/p>\n\n\n\n<p>La superioridad de la IA sobre el desempe\u00f1o humano ha atra\u00eddo mucha atenci\u00f3n; un medio de comunicaci\u00f3n lo describi\u00f3 como \u00absoftware de Inteligencia Artificial que puede dise\u00f1ar chips m\u00e1s r\u00e1pido que los humanos\u00bb y escribi\u00f3 que \u00abun chip que a los humanos les tomar\u00eda meses dise\u00f1ar puede ser ideado por la IA de Google en menos de seis horas\u00bb. Pero leyendo el art\u00edculo de Nature, lo que sorprende no es la complejidad del sistema utilizado para dise\u00f1ar los chips, sino la sinergia que hay entre la inteligencia humana y la artificial.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Analog\u00edas, intuici\u00f3n y recompensas<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hardzone.es\/app\/uploads-hardzone.es\/2020\/09\/Inteligencia-Artificial.jpg\" alt=\"Inteligencia Artificial\" class=\"wp-image-489484\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>El documento describe el problema como tal: \u00abLa planificaci\u00f3n del dise\u00f1o de chips implica colocar listas de redes en lienzos de chips (cuadr\u00edculas bidimensionales) para que las m\u00e9tricas de rendimiento (por ejemplo el consumo de energ\u00eda, el tiempo, \u00e1rea y longitud de las conexiones) se optimicen, mientras que se adhieren a las estrictas restricciones de densidad y congesti\u00f3n de rutas\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>B\u00e1sicamente, lo que se quiere hacer es colocar los componentes de la manera m\u00e1s \u00f3ptima y, sin embargo, como en cualquier otro problema a medida que aumenta la cantidad de componentes internos del chip, encontrar dise\u00f1os \u00f3ptimos se vuelve m\u00e1s complicado. Esto es precisamente lo que la IA parece haber solucionado o, al menos, mitigado.<\/p>\n\n\n\n<p>El software existente ayuda a acelerar el proceso de descubrimiento de disposiciones de los chips, pero se queda corto cuando el chip aumenta su complejidad. Los investigadores decidieron extraer experiencia de la forma en que el aprendizaje por refuerzo ha resuelto otros problemas complejos, y esta es la manifestaci\u00f3n de uno de los aspectos m\u00e1s importantes y complejos de la inteligencia humana: la&nbsp;<strong>analog\u00eda<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Los humanos podemos extraer abstracciones de un problema que resolvemos y luego aplicarlas a otros problemas. Si bien damos por sentado estas habilidades, son lo que nos hace muy buenos en el aprendizaje por transferencia, y esta es la raz\u00f3n por la que los investigadores pudieron replantear el problema de la planificaci\u00f3n del dise\u00f1o de chips como si fuera un juego de mesa.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/hardzone.es\/app\/uploads-hardzone.es\/2021\/07\/go-board-game-chip-floorplanning-e1625214774622.jpg\" alt=\"Dise\u00f1o chips Inteligencia artificial\" class=\"wp-image-633120\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>Los modelos de aprendizaje por refuerzo profundo pueden ser especialmente buenos para buscar espacios muy grandes, una haza\u00f1a que es f\u00edsicamente imposible con el poder de c\u00f3mputo del cerebro. No obstante, los cient\u00edficos resolvieron el problema con una red neuronal artificial que pod\u00eda codificar dise\u00f1os de chips como representaciones vectoriales y facilitaron mucho la exploraci\u00f3n del espacio del problema. Seg\u00fan el documento, \u00abnuestra intuici\u00f3n fue que en una pol\u00edtica capaz de la tarea general de la colocaci\u00f3n de los chips tambi\u00e9n deber\u00eda ser posible codificar el estado asociado con un nuevo chip invisible en una se\u00f1al significativa en el momento de la&nbsp;<strong>inferencia<\/strong>. Por lo tanto, entrenamos una arquitectura de red neuronal capaz de predecir la&nbsp;<strong>recompensa<\/strong>&nbsp;en la colocaci\u00f3n de nuevas listas de red con el objetivo final de utilizar esta arquitectura como la capa codificadora de nuestra pol\u00edtica\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>El t\u00e9rmino intuici\u00f3n se utiliza a menudo de manera vaga, pero es en realidad un proceso muy complejo y poco entendido que involucra experiencia, conocimiento inconsciente, reconocimiento de patrones y muchos m\u00e1s factores. Nuestras intuiciones provienen de a\u00f1os de trabajo en un campo, pero tambi\u00e9n pueden obtenerse de experiencias en otras \u00e1reas. Por fortuna, poner a prueba estas intuiciones es cada vez m\u00e1s f\u00e1cil con la ayuda de herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico y computaci\u00f3n de alta potencia.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n vale la pena se\u00f1alar que los sistemas de aprendizaje por refuerzo necesitan una recompensa bien dise\u00f1ada. De hecho, algunos cient\u00edficos creen que con la funci\u00f3n de recompensa adecuada, el aprendizaje por refuerzo es suficiente para alcanzar a la inteligencia artificial general y, sin embargo, sin la recompensa adecuada un agente de RL puede atascarse en bucles sin fin.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Fuente:<\/strong> <a href=\"https:\/\/hardzone.es\/noticias\/procesadores\/naturaleza-inteligencia-artificial-chip-google\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">HardZone<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A pesar de que ya llevamos muchos a\u00f1os hablando sobre la&nbsp;Inteligencia Artificial, es una tecnolog\u00eda que 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