Intel ha compartido hoy una actualización sobre los avances con respecto a la Comunidad de Investigación Neuromórfica de Intel (INRC, por sus siglas en inglés). El grupo ha crecido rápidamente desde que se formó en 2018 y actualmente cuenta con más de cien miembros tras el anuncio que ha realizado la compañía hoy sobre la incorporación de Lenovo, Logitech, Mercedes-Benz y Prophesee para explorar el valor de la computación neuromórfica en los casos relacionados con el negocio. Además, Intel ha recapitulado un conjunto creciente de resultados de la investigación de la INRC, computados con el chip de prueba de investigación neuromórfica de la compañía (Loihi).
“En apenas dos años, hemos formado una gran comunidad compuesta por cientos de investigadores de todo el mundo inspirados por la promesa de la computación neuromórfica de ofrecer mejoras en órdenes de magnitud en eficiencia, velocidad y funcionalidad inteligente de la computación. Por primera vez, estamos viendo emerger un panorama cuantitativo que confirma esta promesa. Junto con nuestros socios de la INRC, planeamos construir sobre estos hallazgos para permitir una amplia gama de aplicaciones comerciales disruptivas para esta tecnología emergente”.
— Mike Davies, director of Intel’s Neuromorphic Computing Lab
Intel creó la INRC porque está convencido de que ningún grupo por sí solo logrará aprovechar de manera efectiva todo el potencial de la computación. Mediante la colaboración con algunos de los principales investigadores en este campo procedentes del mundo académico, la industria y el Gobierno, Intel está trabajando para superar los desafíos en el desarrollo de la computación neuromórfica y progresar desde prototipos de investigación hasta los productos líderes de la industria en los próximos años.
Intel y sus partners han demostrado ganancias de órdenes de magnitud en casos reales de edge y están observando progresos iniciales en la escalada de estas tareas para resolver problemas computacionales más grandes. Mientras que la computación neuromórfica continúa avanzando, Intel y la INRC también han descubierto varios posibles casos de uso de la tecnología neuromórfica en el mundo real, como la habilitación de una robótica más eficiente y adaptable; la búsqueda rápida de contenidos similares en grandes bases de datos; y la habilitación de dispositivos periféricos para tomar decisiones difíciles de planificar y optimizar en tiempo real. La incorporación de Lenovo, Logitech, Mercedes-Benz y Prophesee al INRC, junto con los actuales miembros de la lista Fortune 500 y del Gobierno, muestra la constante evolución de la tecnología neuromórfica y su próxima transformación de los laboratorios académicos en aplicaciones industriales.
Resultados: A través del desarrollo continuo, la creación de prototipos y las pruebas de aplicaciones construidas en los sistemas neuromórficos de Intel, los miembros de Intel y de la INRC están recopilando un conjunto de resultados crecientes que muestran ganancias consistentes en una amplia gama de tareas. Actuales resultados, como la réplica del sistema olfativo humano o la incorporación de la detección táctil a la robótica, combinados con los nuevos parámetros expuestos en Intel Labs Day, ponen de manifiesto que la computación neuromórfica es adecuada para una nueva clase emergente de tareas inteligentes inspiradas en la biotecnología que también tienen relevancia comercial.
Las actualizaciones de benchmarks que se han destacado durante Intel Labs Day incluyen:
- Reconocimiento de comandos de voz: Desde Accenture probaron la capacidad de reconocer comandos de voz en el chip de Intel, Loihi, frente a una unidad de procesamiento gráfico estándar (GPU, por sus siglas en inglés) y encontraron que Loihi no sólo logró una precisión similar, sino que fue hasta 1.000 veces más eficiente en el uso de la energía y respondió hasta 200 milisegundos más rápido. A través de la INRC, Mercedes-Benz está explorando cómo estos resultados podrían aplicarse a casos de uso reales, como la incorporación de nuevos comandos de interacción de voz a los vehículos.
- Reconocimiento de gestos: La Inteligencia Artifical (IA, por sus suglas) tradicional funciona bien para procesar grandes cantidades de datos y reconocer patrones a través de miles de muestras, pero le cuesta mucho aprender las sutiles diferencias que cambian de persona a persona, como los gestos que usamos para comunicarnos. Accenture y los partners de la INRC están demostrando un progreso notable en la utilización de las capacidades de autoaprendizaje de Loihi para aprender y reconocer los gestos individualizados rápidamente. Al procesar la información obtenida por una cámara neuromórfica, Loihi puede aprender nuevos gestos con sólo unas pocas tomas. Esto podría aplicarse a varios tipos de usos, como la interacción con productos inteligentes en el hogar o las exposiciones sin contacto en espacios públicos.
- Recuperación de imágenes: Investigadores de la industria del retail evaluaron a Loihi para aplicaciones de búsqueda de productos basados en imágenes. Descubrieron que Loihi podía generar vectores de características de imagen con una eficiencia energética tres veces mayor que las soluciones de las unidades centrales de procesamiento (CPU, por sus siglas en inglés) y las GPU convencionales, manteniendo el mismo nivel de precisión. Este trabajo complementa los resultados de búsqueda de similitudes del sistema de investigación neuromórfica Pohoiki Springs de Intel, publicados a principios de este año, que mostraron la capacidad de Loihi para encontrar vectores de características en bases de datos de millones de imágenes 24 veces más rápido y con una energía 30 veces menor que la de una CPU.
- Optimización y búsqueda: Intel y sus partners han descubierto que Loihi puede resolver problemas de optimización y búsqueda de una forma más de 1.000 veces más eficiente y 100 veces más rápida en comparación con las CPU tradicionales. Los problemas de optimización, como la satisfacción de las limitaciones, proporcionan un valor potencial en el límite, como permitir a los drones planificar y tomar decisiones complejas de navegación en tiempo real. El mismo tipo de problema también podría ser escalado para tareas complejas de centros de datos, ayudando con tareas como la programación de trenes y la optimización de la logística.
- Robótica: Investigadores de Rutgers y TU Delft publicaron nuevas demostraciones de navegación robótica y aplicaciones de control de microdrones en Loihi. El dron de TU Delft realizó aterrizajes de flujo óptico con una red evolucionada de 35 neuronas que funcionaba a frecuencias de más de 250 kilohercios. Rutgers descubrió que sus soluciones Loihi requieren 75 veces menos energía que las implementaciones de GPU para móviles convencionales, sin ninguna pérdida de rendimiento. En un trabajo publicado en la Conferencia 2020 sobre Aprendizaje de Robots en noviembre, los investigadores de Rutgers descubrieron que Loihi podía aprender con éxito numerosas tareas de OpenAI Gym con una precisión equivalente a la de una red de actores de gran profundidad, con un consumo de energía 140 veces menor en comparación con una solución de GPU móvil.
Además, Intel y sus partners revelaron dos demostraciones de robótica neuromórfica de última generación en el Intel Labs Day. Trabajando con investigadores de ETH Zurich, Intel mostró a Loihi controlando de forma adaptativa una plataforma de drones de rastreo de horizonte logrando velocidades a lazo cerrado de hasta 20 kilohercios con 200 microsegundos de latencia de procesamiento visual. Esto representa una ventaja de 1.000 veces en eficiencia y velocidad combinadas en comparación con las soluciones convencionales. Abordando el problema de la integración del software neuromórfico, Intel e investigadores del Instituto Italiano de Tecnología (IIT) demostraron el funcionamiento de múltiples funciones cognitivas que se ejecutan conjuntamente en Loihi en la plataforma robótica iCub del IIT. Entre ellas figuraban el reconocimiento de objetos con un aprendizaje rápido y de pocas tomas, la conciencia espacial de esos objetos aprendidos y la adopción de decisiones en tiempo real en respuesta a la interacción humana.
Mientras que la INRC crece, Intel seguirá invirtiendo en este ecosistema único y trabajando con los miembros para proporcionar apoyo tecnológico y explorar en qué casos la computación neuromórfica puede añadir valor en el mundo real para abordar los problemas tanto grandes como pequeños. Además, Intel continúa recogiendo los aprendizajes del INRC e incorporándolos al desarrollo del chip de investigación neuromórfica de próxima generación de la compañía, que se producirá próximamente.
La Comunidad de Investigación Neuromórfica de Intel es un ecosistema de grupos académicos, laboratorios gubernamentales, instituciones de investigación y empresas de todo el mundo que trabajan con Intel para avanzar en la computación neuromórfica y desarrollar aplicaciones innovadoras de inteligencia artificial. Los investigadores interesados en participar en el INRC y desarrollar para Loihi pueden visitar la web de la Comunidad de Investigación Neuromórfica Intel., donde también se puede encontrar una lista de los miembros actuales.
