Aunque parezca mentira, un grupo de investigadores ha creado una Inteligencia Artificial usando un televisor OLED. La llegada de ChatGPT ha hecho que la inteligencia artificial (IA) sea algo más accesible y práctico para las tareas diarias, incluida la escritura en papel, la traducción, resolución de problemas y muchas más funciones, todo a través de interacciones basadas en preguntas y respuestas.
Consiguen crear una inteligencia artificial utilizando materiales de un televisor OLED
El lanzamiento del producto de OpenAI ha creado un antes y un después en la industria, con gigantes de la tecnología como Google y Microsoft luchando por mantener su posición en el mercado al lanzar sus modelos de IA todavía en un estado algo más verde de lo que les gustaría.
Los sistemas de IA se basan en sus capacidades de aprendizaje profundo (Deep learning), lo que requiere una amplia resolución para eliminar errores, lo que genera frecuentes transferencias de datos entre la memoria y los procesadores. La arquitectura informática convencional separa el cálculo de la información de su almacenamiento, lo que lleva a un mayor uso de energía y retrasos en los cálculos de la IA.
Para abordar este desafío, un equipo de investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (POSTECH) en Corea del Sur ha utilizado tecnologías de semiconductores para desarrollar un dispositivo de alto rendimiento hecho de óxido de indio galio zinc (IGZO), un óxido semiconductor ampliamente utilizado en pantallas OLED. Según los investigadores, el nuevo dispositivo ofrece un alto rendimiento y eficiencia energética.
El material ofrece cálculos en la memoria responsable del almacenamiento de datos
Las tareas de más alto rendimiento del almacenamiento se realiza utilizando IGZO. Según el equipo, los sistemas de semiconductores anteriores se limitaban a cumplir con todos los requisitos, como la programación lineal y simétrica y la uniformidad, para mejorar la precisión de la IA.
Un extenso estudio realizado por el equipo demostró que cuando se utilizó IGZO como material clave para los cálculos de IA, proporcionó uniformidad, durabilidad y precisión informática. IGZO consta de «cuatro átomos en una proporción fija de indio, galio, zinc y oxígeno y tiene excelentes propiedades de movilidad de electrones y corriente de fuga, lo que lo ha convertido en un backplane de la pantalla OLED«, dijeron los responsables en un comunicado de prensa.
El uso de este material ha permitido a los investigadores desarrollar un nuevo dispositivo de sinapsis compuesto por dos transistores interconectados a través de un nodo de almacenamiento. Según el equipo, controlar la tasa de carga y descarga del nodo ha permitido que el semiconductor de IA cumpla con las diversas métricas de rendimiento requeridas para un rendimiento de alto nivel.
Además, la inclusión de tales dispositivos en un sistema de IA a gran escala requiere que se minimice la corriente de salida de los dispositivos sinápticos. El equipo confirmó la «posibilidad de utilizar los aislantes de película ultrafina dentro de los transistores para controlar la corriente, haciéndolos adecuados para la IA a gran escala«.
Se ejecutó un modelo de lenguaje de IA usando el dispositivo para entrenar y clasificar datos escritos a mano, logrando una tasa de precisión de más del 98%, lo que demuestra su capacidad para alimentar sistemas de IA de alta precisión en el futuro.
«La importancia del logro de mi equipo de investigación es que superamos las limitaciones de las tecnologías de semiconductores de IA convencionales que se centraron únicamente en el desarrollo de materiales«, dijo el profesor Yoonyoung Chung, autor principal del estudio. El equipo pudo conseguir características de programación lineal y simétrica empleando su nueva estructura para un dispositivo sináptico.
Este trabajo presenta un dispositivo analógico de sinapsis neuromórfica que consta de dos transistores semiconductores de óxido para redes neuronales. Uno de los dos transistores controla el peso sináptico cargando o descargando el nodo de almacenamiento, lo que conduce a un cambio de conductancia en el otro transistor. El peso se mantiene durante más de 300 seg. ya que los electrones en el nodo de almacenamiento se conservan bien debido a la corriente de desactivación extremadamente baja del transistor de óxido.
Los comportamientos sinápticos ideales se logran utilizando propiedades superiores de los transistores de óxido, como una alta relación de encendido/apagado, baja corriente de apagado y uniformidad de área grande. Para mejorar aún más el rendimiento sináptico, se aplica un tratamiento de monocapa autoensamblado para reducir la conductancia del transistor.
La reducción de corriente reduce el consumo de energía, y la reducción de corriente mejora las características de retención. No hay una disminución notable en la precisión de la red neuronal simulada incluso cuando la variación medida de dispositivo a dispositivo aumenta intencionalmente en un 200%, lo que indica la posibilidad de una operación de matriz grande con el dispositivo de sinapsis.
Fuente: interestingengineering
