¿Podrían las redes neuronales inspiradas en insectos revolucionar la IA para el Internet de las Cosas?

Investigadores estudian cómo las funciones de sistemas nerviosos de insectos específicos se asemejan a las realizadas por memorias deterministas, probabilísticas, volátiles y no volátiles, y exploran cómo recrearlas en nanosistemas de silicio de alto rendimiento y eficiencia energética para IA.

En un rincón del mundo de IA/ML, NVIDIA intenta convencer a quien quiera iniciarse en el entrenamiento de que más potencia bruta es la respuesta. En el otro, CEA-Leti anunció recientemente que Elisa Vianello, coordinadora de programa Edge AI, obtuvo una subvención de 3 millones de euros del Consejo Europeo de Investigación (ERC) para desarrollar nuevos sistemas Edge AI inspirados en sistemas nerviosos de insectos.

Según Vianello, uno de los mayores desafíos para llevar la IA directamente a dispositivos IoT —permitiéndoles tomar decisiones autónomas comparando la entrada de sensores con datos entrenados y árboles de decisión— es que las arquitecturas de chips actuales desperdician hasta el 90 % de su consumo energético total en mover datos, no en procesarlos.

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Debido a este desperdicio, los dispositivos IoT o bien se ven limitados en sus capacidades de IA o deben estar físicamente conectados a una fuente de alimentación estable, lo que reduce drásticamente la flexibilidad que muchas organizaciones desean. Doble problema para una aplicación propuesta: microchips de diagnóstico médico implantables, que dependerían en gran medida de la confianza del usuario en la fiabilidad del dispositivo.

¿Cuál es el inconveniente en dispositivos a pequeña escala? Simplemente no existe un tipo de memoria que sea de alta densidad, alta resolución, no volátil y eternamente durable. Vianello dice que muchos laboratorios de la industria y centros de investigación han intentado desarrollar arquitecturas en memoria a nanoescala, que usan procesamiento en memoria, pero los resultados han sido mixtos en el mejor de los casos. La DRAM, por ejemplo, es volátil, lo que significa que su contenido se borra al perder energía —algo probable en muchos entornos IoT. Los tipos de memoria no volátil, como NVRAM, han mejorado drásticamente su durabilidad a lo largo de los años; aún no son completamente infalibles.

Vianello y su equipo usarán la financiación para investigar cómo las funciones de sistemas nerviosos de insectos específicos se asemejan a las realizadas por memorias deterministas, probabilísticas, volátiles y no volátiles, y luego explorar cómo recrearlas en «nanosistemas de silicio de alto rendimiento y eficiencia energética». Vianello afirma: «Los grillos toman decisiones precisas basándose en neuronas y sinapsis lentas, imprecisas e poco fiables para escapar de sus depredadores. Al examinar su biología, identificamos una diversidad de funciones similares a la memoria en sus sistemas sensoriales y nerviosos. Al combinar estas diferentes funciones, el sistema de computación interno del grillo logra un rendimiento y eficiencia energética asombrosos».

Por ejemplo, los grillos tienen varios sensores en su cuerpo, junto con numerosas unidades de procesamiento local en su abdomen, capaces de aprendizaje continuo y toma de decisiones sin involucrar el cerebro central. Al tener un sistema de computación distribuida, toman decisiones más rápido —sin tener que transferir datos de un lugar a otro antes de procesarlos.

El objetivo es una sinapsis híbrida que pueda integrar más de una tecnología de memoria en una escala pequeña y apta para IoT, lo que ayudaría a sortear los defectos de cada sistema y eliminar al menos parte de la energía desperdiciada en transferir datos en lugar de procesarlos con algoritmos de IA/ML. El equipo de Vianello espera tomar pequeños volúmenes de datos ruidosos —como los capturados por cámaras de video, radar o dispositivos ECG— y permitir tipos de aprendizaje que no son posibles con la arquitectura de computación IoT actual.

Nuevos productos impulsados por cualquier nuevo hallazgo del equipo de Vianello probablemente estén a muchos años de distancia, y nuevos paradigmas son bienvenidos en el mundo IoT que cambia rápidamente. Con el 46 % de las organizaciones acelerando su adopción de 5G, múltiples estándares viables para computación de borde y más arquitecturas orientadas a eventos implementadas en el borde, la demanda de IoT más rápido, eficiente y a microescala ya está aquí.