Las nuevas tecnologías están probando los límites de los semiconductores de computadora

Esperamos mucho de nuestros ordenadores en estos días. Deben hablar con nosotros, reconocer todo, desde caras a flores, y tal vez pronto conducir. Toda esta inteligencia artificial requiere una enorme cantidad de poder de cálculo, extendiendo los límites incluso de las máquinas más modernas.

Ahora, algunas de las compañías de tecnología más grandes del mundo están tomando la biología como respuesta a estas crecientes demandas. Están reconsiderando la naturaleza de las computadoras y están construyendo máquinas que se parecen más al cerebro humano, donde un tronco cerebral central supervisa el sistema nervioso y descarga tareas particulares -como oír y ver- a la corteza circundante.

Después de años de estancamiento, la computadora está evolucionando de nuevo, y esta migración detrás de escena a un nuevo tipo de máquina tendrá implicaciones amplias y duraderas. Permitirá acelerar el trabajo en sistemas artificialmente inteligentes, por lo que el sueño de las máquinas que pueden navegar el mundo físico por sí mismos puede un día convertirse en realidad.

Esta migración también podría disminuir el poder de Intel, el gigante de diseño y fabricación de chips de larga data, y fundamentalmente rehacer la industria de semiconductores de 335.000 millones de dólares al año que se encuentra en el centro de todas las tecnologías, desde los centros de datos que conducen Internet a su iPhone. a los auriculares de realidad virtual y los drones voladores de mañana.

"Este es un enorme cambio", dijo John Hennessy, ex presidente de la Universidad de Stanford, quien escribió un autoritario libro sobre diseño de computadoras a mediados de los años 90 y ahora es miembro del consejo de Alphabet, la compañía matriz de Google. "El enfoque existente está fuera de vapor, y la gente está tratando de re-arquitecto del sistema".

El enfoque existente ha tenido una muy buena ejecución. Durante casi medio siglo, los fabricantes de computadoras han construido sistemas alrededor de un solo chip, la unidad de procesamiento central, de una compañía como Intel, uno de los mayores fabricantes de semiconductores del mundo. Eso es lo que encontrará en el centro de su propio ordenador portátil o teléfono inteligente.

Ahora, los ingenieros de computación están formando sistemas más complejos. En lugar de canalizar todas las tareas a través de un chip robusto fabricado por Intel, las nuevas máquinas están dividiendo el trabajo en piezas pequeñas y difundiéndolas entre vastas granjas de chips más simples y especializados que consumen menos energía.

Los cambios dentro de los centros de datos gigantes de Google son un presagio de lo que está por venir para el resto de la industria. Dentro de la mayoría de los servidores de Google, todavía hay un procesador central. Sin embargo, enormes bancos de chips creados a medida trabajan a su lado, ejecutando los algoritmos informáticos que impulsan el reconocimiento de voz y otras formas de inteligencia artificial.

Google llegó a este punto por necesidad. Durante años, la compañía había operado la red informática más grande del mundo - un imperio de centros de datos y cables que se extendía desde California a Finlandia hasta Singapur. Pero para un investigador de Google, era demasiado pequeño.

En 2011, Jeff Dean, uno de los ingenieros más célebres de la compañía, dirigió un equipo de investigación que exploró la idea de redes neuronales - esencialmente algoritmos informáticos que pueden aprender tareas por sí mismos. Podrían ser útiles para una serie de cosas, como reconocer las palabras habladas en teléfonos inteligentes o las caras en una fotografía.

En cuestión de meses, el Sr. Dean y su equipo construyeron un servicio que podía reconocer palabras habladas mucho más exactamente que el servicio existente de Google. Pero si el mundo de más de mil millones de teléfonos que operan en el software Android de Google utilizó el nuevo servicio sólo tres minutos al día, Dean se dio cuenta, Google tendría que duplicar su capacidad de centro de datos con el fin de apoyarla.

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