Intel continúa avanzando en su apuesta por la tecnología neuromórfica, impulsando una computación que se basa en los conocimientos de la neurociencia para crear chips que funcionan de manera parecida al cerebro biológico, aspirando a ofrecer mejoras de órdenes de magnitud en la eficiencia energética, la velocidad del cálculo y la eficiencia del aprendizaje en 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.
“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”, asegura Mike Davies, director del Laboratorio de Computación Neuromórfica de Intel. “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”, apunta Davies.
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Intel Loihi 2
El nuevo chip de Intel incorpora los aprendizajes logrados tras tres años de uso del chip de primera generación y aprovecha los avances de la tecnología de procesos y métodos de diseño asíncronos del fabricante.
El equipo permite que la arquitectura admita nuevas clases de algoritmos y aplicaciones neuro-inspiradas, al mismo tiempo que proporciona un procesamiento hasta 10 veces más rápido, una densidad de recursos hasta 15 veces mayor con hasta 1 millón de neuronas por chip y una mayor eficiencia energética.
Software Lava
Por su parte, Lava responde a la necesidad de crear un marco de software común en la comunidad de investigación neuromórfica abierto, modular y extensible que 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 puede ejecutar en arquitecturas heterogéneas de procesadores convencionales y neuromórficos, permitiendo la ejecución multiplataforma y la interoperabilidad con diversos marcos de IA.
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