El NDP200 de Syntiant es un chip de potencia ultrabaja presentado hace sólo unos días en la ISSCC (Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido). Por 'ultrabaja' nos referimos a que funciona únicamente con 1 milivatio: la idea es que puedan permanecer constantemente en funcionamiento usando la menor cantidad de energía posible.
Los usos potenciales de este chip son muchos y variados, pero sus creadores eligieron ilustrarlo con aquello que ya es tradición intentar ejecutar cuando tienes delante un hardware o software exóticos (desde una BIOS de PC hasta un tractor): DOOM, el inmortal videojuego clásico de acción de ID Software. Lo mejor es que el NDP200 no sólo es capaz de ejecutar este videojuego... sino también de jugarlo de manera autónoma.
Es decir, que ningún humano está a los mandos de esta partida:
Y es que este chip cuenta con sus propias capacidades innatas de deep learning (esto es, inteligencia artificial), destinadas sobre todo a dispositivos IoT con baterías, como controles activados por voz o cámaras de seguridad, que realizan tareas de IA en el propio dispositivo, sin conectarse a la nube.
David Garrett, miembro de la organización de la conferencia y hasta hace poco arquitecto jefe de Syntiant, afirmó que este chip había sido entrenado para jugar a Doom para demostrar que es posible lograr una detección y rendimiento hábil de acciones incluso con un consumo tan bajo.
Concretamente, la red neuronal empleada para jugar a DOOM estaba dotada de varias capas, cada una de ellas responsable de una tarea: desde 'comprender' qué se veía en el buffer de pantalla, hasta tomar medidas en respuesto a los estímulos visuales.
Se requirieron un total de 600.000 parámetros (muy por debajo de los miles de millones de ChatGPT, pero 60 veces más que los 10.000 que usas cada vez que dices "OK, Google") y el NDP200 pudo manejar pese a contar sólo con 640 Kb de memoria integrada.
DOOM como herramienta de investigación en IA
Los creadores del chip utilizaron VizDoom, una versión ligera del DOOM estándar que todos conocemos, para la demostración. La particularidad de VizDoom es que está destinado, precisamente, al entrenamiento de bots que usan información visual (el buffer de pantalla) para 'entrenar', utilizando lo que se conoce como aprendizaje por refuerzo profundo. Es tan habitual usarlo con este fin, que esta versión el juego aparece mencionada en más de 1000 artículos académicos.
Vía | IEEE Spectrum
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