Intel presenta el procesador neuromórfico "Loihi" y el chip cuántico de 49 QuBit "Tangle Lake"

• Intel avanza en un procesador cuántico neuromórfico y superconductor de 49 qubits (con nombre en código Tangle Lake). 
• Neuromorphic (cuyo nombre en código es Loihi) es un nuevo enfoque informático inspirado en el funcionamiento del cerebro, que hará que el aprendizaje automático sea más eficaz. 
• La hoja de ruta de Intel sugiere que podrían lograr un sistema de 1000 qubits en un plazo de 5 a 7 años.   

Intel hizo dos anuncios importantes en el Consumer Electronics Show (CES) de 2018 que tienen el potencial de ayudar a los clientes y resolver problemas que están mucho más allá del alcance de las computadoras convencionales. El director ejecutivo de Intel, Brian Krzanich, mostró dos procesadores:uno avanza en la computación cuántica, mientras que el otro se ocupa de la computación neuromórfica.

Mostró los avances realizados en el procesador de computación neuromórfica, que es un chip de autoaprendizaje, cuyo nombre en código es "Loihi", que imita el funcionamiento básico del cerebro para hacer que el aprendizaje automático sea más eficiente.

El otro procesador es un chip de prueba cuántico superconductor de 49 qubits, cuyo nombre en código es “Tangle Lake”. Si no lo sabes, lleva el nombre de una cadena de lagos en Alaska, lo que implica que los procesadores cuánticos requieren temperaturas extremadamente frías para funcionar.

Intel está tratando de impulsar la demanda cada vez mayor de rendimiento informático con nuevas arquitecturas especializadas. Elaboremos estas dos arquitecturas y realicemos investigaciones relacionadas.

Loihi – Procesador que imita al cerebro

El director ejecutivo de Intel mostró la investigación que la compañía ha realizado en computación neuromórfica, un nuevo enfoque informático inspirado en el funcionamiento del cerebro. Para hacer que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático sean más eficientes, Loihi fusiona entrenamiento e inferencia en un solo procesador.

Al igual que el cerebro animal/humano, Loihi conecta neuronas para que se unan y cambia la conectividad entre neuronas. Lo que Loihi le brinda es la capacidad de desarrollar una red, alimentar datos y luego cambiará la red a medida que avance y aprenda, y le dirá cuál es el resultado:en línea, en el borde, consumiendo poca energía.

Características

• La malla neuromórfica completamente asincrónica admite diferentes topologías de redes neuronales jerárquicas, dispersas y recurrentes, donde cada neurona puede comunicarse con miles de otras neuronas.
• Cada núcleo tiene un motor de aprendizaje que podría programarse para adaptar dinámicamente los parámetros de la red, respaldando enfoques de aprendizaje de refuerzo, supervisados y no supervisados.
• Un total de 130.000 neuronas y 130 millones de sinapsis fabricadas con tecnología de proceso de 14 nanómetros.
• Desarrollo y prueba de numerosos algoritmos con alta eficiencia para problemas, como satisfacción de restricciones, aprendizaje de patrones dinámicos, planificación de rutas, aprendizaje de diccionarios, codificación dispersa y más.

Chip de investigación neuromórfica de autoaprendizaje

El procesador podría usarse en cualquier lugar donde sea necesario manejar información del mundo real en entornos de tiempo real en constante crecimiento. Por ejemplo, será lo suficientemente capaz de habilitar cámaras de seguridad más inteligentes, dispositivos de realidad aumentada/mixta y vehículos autónomos que se comuniquen en tiempo real.

A partir de ahora, Intel tiene un procesador de investigación neuromórfico en pleno funcionamiento y su objetivo es compartir el prototipo con instituciones de investigación líderes (mientras lo aplican a problemas y estructuras de datos más complicados) para fines del segundo trimestre de 2018.

Tangle Lake:chip de prueba cuántico superconductor

En octubre de 2017, Intel entregó un chip superconductor de 17 qubits con un paquete avanzado y ahora, solo 3 meses después, han presentado un chip de prueba cuántica de 49 qubits que representa el impresionante progreso hacia su objetivo de desarrollar un sistema informático completamente funcional, desde la electrónica de control hasta los algoritmos.

Probablemente se necesitarán un millón o más de qubits para alcanzar relevancia comercial. La computación cuántica resolverá problemas que normalmente tardan meses en resolver los superordenadores más potentes de la actualidad, como la modelización financiera, el desarrollo de fármacos y la previsión climática.

Chip de prueba de computación cuántica de 49 qubits

La arquitectura de los qubits implica bucles de metal superconductor, que requieren una temperatura extremadamente baja, de casi 20 miliKelvin, para funcionar.

En los últimos años, la carrera por construir computadoras cuánticas entre los gigantes tecnológicos se ha vuelto bastante interesante. En noviembre de 2017, los científicos de IBM afirmaron que habían desarrollado un prototipo de chip cuántico de 50 qubits. Ese mismo año, Google habló sobre su objetivo de construir un chip cuántico superconductor de 49 qubits. Pero todavía pasará un largo camino antes de que desarrollen una máquina cuántica a gran escala. La hoja de ruta de Intel sugiere que podrían alcanzar un sistema de 1000 qubits en un plazo de 5 a 7 años.

Leer:Más de 10 datos interesantes sobre las computadoras cuánticas

Intel también está invirtiendo mucho en la investigación de qubits de espín en silicio. Dado que son mucho más pequeños que los qubits superconductores, podrían tener un beneficio de escala. Básicamente, los qubits de espín se parecen a un transistor de un solo electrón (similar a los transistores tradicionales) que podría fabricarse con técnicas comparables. Hasta ahora, Intel ha desarrollado un flujo de fabricación de qubits de espín con tecnología de proceso de 300 milímetros.

Ni la computación neuromórfica ni la cuántica van a reemplazar a las computadoras de uso general, pero se supone que las mejorarán.