Intel Presentar Procesador Neuromórfico "Loihi" y Chip Cuántico de 49 Qubits "Tangle Lake"

• Intel avanza en procesador neuromórfico y cuántico superconductor de 49 qubits (nombre clave Tangle Lake).
• Neuromórfico (nombre clave Loihi) es un nuevo enfoque de computación inspirado en cómo funciona el cerebro, que hará el aprendizaje automático más efectivo.
• La hoja de ruta de Intel sugiere que podrían lograr sistema de 1.000 qubits en 5-7 años.

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

Mostró el progreso hecho en procesador de computación neuromórfica – un chip auto-aprendizaje, nombre clave "Loihi" que imita la operación básica del cerebro para hacer el aprendizaje automático más eficiente.

El otro procesador es chip de prueba cuántico superconductor de 49 qubits, nombre clave "Tangle Lake". Si no reconoces, lleva el nombre de una cadena de lagos en Alaska, que implica que los procesadores cuánticos requieren temperaturas extremadamente frías para funcionar.

Intel está intentando impulsar la demanda exponencialmente creciente de rendimiento de cómputo con nuevas arquitecturas especializadas. Elaboremos estas dos arquitecturas e investigación relacionada.

Loihi – Procesador Que Imita el Cerebro

El CEO de Intel mostró la investigación que la empresa ha hecho en computación neuromórfica – un nuevo enfoque de computación inspirado en cómo funciona el cerebro. Para hacer la inteligencia artificial y aprendizaje automático más eficiente, Loihi fusiona entrenamiento e inferencia en un solo procesador.

Al igual que cerebro animal/humano, Loihi conecta neuronas para que se junten y cambia la conectividad entre neuronas. Lo que Loihi te da es la capacidad de desarrollar una red, alimentar datos y luego cambiará la red a medida que procedes y aprendes, y te dirá cuál es el resultado – en línea, en el borde, consumiendo poca energía.

Características

• Malla neuromórfica completamente asíncrona soporta diferentes topologías de red neuronal 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 parámetros de red dinámicamente, soportando enfoques de aprendizaje por refuerzo, supervisado y no supervisado.
• Un total de 130.000 neuronas y 130 millones de sinapsis fabricados en 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 diccionario, codificación dispersa y más.

Chip de investigación neuromórfico auto-aprendizaje

El procesador podría usarse en cualquier lugar donde información del mundo real necesite ser manejada en entornos de tiempo real en constante crecimiento. Por ejemplo, será capaz de habilitar cámaras de seguridad más inteligentes, dispositivos de realidad aumentada/mixta y vehículos autónomos comunicándose en tiempo real.

Hasta ahora, Intel tiene procesador de investigación neuromórfico totalmente funcional y planean compartir el prototipo con instituciones de investigación líderes (mientras lo aplican a problemas más complicados y estructuras de datos) para finales del 2º trimestre de 2018.

Tangle Lake – Chip de Prueba Cuántico Superconductor

En octubre 2017, Intel entregó un chip superconductor de 17 qubits con empaquetado avanzado, y ahora, solo 3 meses después, han revelado un chip de prueba cuántico de 49 qubits que representa el progreso impresionante hacia su objetivo de desarrollar un sistema de cómputo totalmente funcional – desde electrónica de control hasta algoritmos.

Probablemente requerirá un millón o más qubits para lograr relevancia comercial. La computación cuántica resolverá problemas que típicamente toman los supercomputadores más poderosos de hoy meses en resolver, como modelado financiero, desarrollo de fármacos y pronóstico climático.

Chip de prueba de computación cuántica de 49 qubits

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

En los últimos años, la carrera de construir computadoras cuánticas entre gigantes tecnológicos se ha puesto bastante interesante. En noviembre 2017, científicos de IBM declararon que habían desarrollado un prototipo de chip cuántico de 50 qubits. En el mismo año, Google habló sobre sus metas para construir un chip cuántico superconductor de 49 qubits. Pero todavía será un largo camino antes de que desarrollen una máquina cuántica de escala completa. La hoja de ruta de Intel sugiere que podrían lograr sistema de 1.000 qubits en 5-7 años.

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Intel también está invirtiendo grande en investigar qubits de espín en silicio. Dado que son mucho más pequeños que qubits superconductor, podrían tener beneficio de escalado. Básicamente, qubits de espín se asemejan a un transistor de electrón único -= similar a transistores tradicionales — que podrían fabricarse con técnicas comparables. Hasta ahora, Intel ha desarrollado un flujo de fabricación de qubit de espín en tecnología de proceso de 300 milímetros.

Ni neuromórfico ni computación cuántica van a reemplazar computadoras de propósito general, pero se supone que las mejorarán.