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Intel avanza en computación neuromórfica con Loihi 2, un nuevo software Lava y nuevos socios

El chip de investigación de segunda generación utiliza el proceso Intel 4 de preproducción, crece a 1 millón de neuronas, con un marco de software abierto para acelerar la innovación de los desarrolladores y el camino hacia la comercialización

Lo nuevo: El pasado martes 28 de septiembre, Intel presentó Loihi 2, su chip de investigación neuromórfica de segunda generación, y Lava, un marco de software de código abierto para desarrollar aplicaciones de inspiración neurológica. Su lanzamiento demuestra el progreso continuo de Intel en el avance de la tecnología neuromórfica.

“Loihi 2 y Lava incorporan los aprendizajes adquiridos durante varios años de investigación y  colaboracióni. Nuestro chip de segunda generación mejora enormemente la velocidad, la capacidad de programación y de procesamiento neuromórfico, ampliando sus usos en aplicaciones de computación inteligente con limitaciones de potencia y latencia. Hemos abierto Lava para responder a la necesidad de convergencia de software, evaluación comparativa y colaboración entre plataformas en el campo, y para acelerar nuestro progreso hacia la viabilidad comercial”.

Mike Davies, director del Laboratorio de Computación Neuromórfica de Intel

Por qué es importante: La computación neuromórfica, que aprovecha los conocimientos de la neurociencia para crear chips que funcionen de forma más parecida a la del cerebro biológico, aspira a ofrecer mejoras en varios órdenes de magnitud en cuanto a la eficiencia energética, la velocidad de cálculo y la eficiencia de aprendizaje en una variedad de aplicaciones de vanguardia: desde la visión, el reconocimiento de voz y de gestos hasta la recuperación de búsquedas, la robótica y los problemas de optimización restringida.

Las aplicaciones que Intel y sus socios han demostrado hasta la fecha, incluyen brazos robóticos, pieles neuromórficas y detección olfativa.

Acerca de Loihi 2: El chip de investigación incorpora los aprendizajes de tres años de uso con el y aprovecha los avances en la tecnología de procesos de Intel y los métodos de diseño asincrónico.

  • Los avances en Loihi 2 permiten que la arquitectura admita nuevas clases de algoritmos y aplicaciones inspirados en neurología, al mismo tiempo que proporciona un procesamiento hasta 10 veces más rápido una densidad de recursos hasta 15 veces mayor[2] con hasta 1 millón de neuronas por chip y una eficiencia energética mejorada. Loihi 2 se ha desarrollado en estrecha colaboración con el Grupo de Desarrollo de Tecnología de Intel, y se ha fabricado con una versión de preproducción del proceso Intel 4, que destaca la salud y el progreso de Intel 4.  El uso de litografía ultravioleta extrema (EUV, por sus siglas en inglés) en Intel 4 ha simplificado las reglas de diseño de la disposición en comparación con las tecnologías de proceso anteriores. Esto ha permitido desarrollar rápidamente Loihi 2.
  • El software Lava responde a la necesidad de un marco de software común en la comunidad de investigación neuromórfica. Al ser un marco abierto, modular y extensible, Lava permitirá a los investigadores y desarrolladores de aplicaciones basarse en los avances de los demás y converger en un conjunto común de herramientas, métodos y bibliotecas. Lava se ejecuta sin problemas en arquitecturas heterogéneas de procesadores convencionales y neuromórficos, lo que permite la ejecución multiplataforma y la interoperabilidad con diversos marcos de inteligencia artificial, neuromórficos y robóticos. Los desarrolladores pueden empezar a crear aplicaciones neuromórficas sin tener acceso a hardware neuromórfico especializado y pueden contribuir a la base de código de Lava, incluso portándola para que funcione en otras plataformas.

“Los investigadores del Laboratorio Nacional de Los Álamos utilizaron la plataforma neuromórfica Loihi para investigar las compensaciones entre la computación cuántica y la neuromórfica, así como para implementar procesos de aprendizaje en el chip”, explicó el Dr. Gerd J. Kunde, científico del Laboratorio Nacional de Los Álamos. “Esta investigación ha mostrado algunas equivalencias interesantes entre las redes neuronales de picos y los enfoques de recocimiento cuántico para resolver problemas de optimización complejos. También hemos demostrado que el algoritmo de retropropagación, un elemento fundamental para la capacitación de las redes neuronales y que anteriormente se creía que no podía implementarse en arquitecturas neuromórficas, puede realizarse en Loihi de manera eficiente. Nuestro equipo está muy contento de continuar esta investigación con la segunda generación del chip Loihi 2”.

Acerca de los avances más importantes: Loihi 2 y Lava proporcionan herramientas para que los investigadores desarrollen y caractericen nuevas aplicaciones ‘neuroinspiradas’ de procesamiento en tiempo real, resolución de problemas, adaptación y aprendizaje. Los aspectos más destacados son:

  • Optimización más rápida y general: La mayor capacidad de programación de Loihi 2 permitirá dar soporte a una clase más amplia de problemas de optimización difíciles, incluyendo la optimización en tiempo real, la planificación y la toma de decisiones desde los sistemas de Edge hasta los centros de datos.
  • Nuevos enfoques para el aprendizaje continuo y asociativo: Loihi 2 mejora el soporte para métodos de aprendizaje avanzados, incluyendo variaciones de retropropagación, el algoritmo caballo de batalla del aprendizaje profundo. Esto amplía el alcance de los algoritmos de adaptación y aprendizaje eficiente de datos que pueden ser respaldados por factores de bajo consumo que operan en entornos en línea.
  • Nuevas redes neuronales moldeables mediante el aprendizaje profundo: Los modelos de neuronas totalmente programables y la mensajería de picos generalizada en Loihi 2 abren la posibilidad a una amplia gama de nuevos modelos de redes neuronales que pueden ser entrenados en el aprendizaje profundo. Las primeras evaluaciones sugieren reducciones de operaciones inferiores a 60 veces por inferencia en Loihi 2 en comparación con las redes profundas estándar que se ejecutan en el Loihi original sin pérdida de precisión.
  • Integración perfecta con sistemas robóticos del mundo real, procesadores convencionales y sensores novedosos: Loihi 2 resuelve una limitación práctica de Loihi al incorporar interfaces de entrada/salida más rápidas, flexibles y estandarizadas. Los chips Loihi 2 admitirán interfaces Ethernet, la integración de una gama más amplia de sensores de visión basados en eventos y mayores redes malladas de chips Loihi 2.

Para más información, consulta la ficha técnica de Loihi 2/Lav

Acerca de la Comunidad de Investigación Neuromórfica de Intel: La Comunidad de Investigación Neuromórfica Intel (INRC, por sus siglas en inglés) ha crecido a casi 150 socios, con diversas incorporaciones este año, incluyendo a Ford, el Instituto de Tecnología de Georgia, el Instituto de Investigación del Suroeste (SwRI) y Teledyne-FLIR. Los nuevos integrantes se unen a una sólida comunidad de socios académicos, gubernamentales e industriales que están trabajando con Intel para impulsar los avances en los usos comerciales del mundo real de la computación neuromórfica.

lo que opinan nuestros socios sobre la tecnología Loihi.

“Los avances como el nuevo chip Loihi2 y la API Lava son pasos importantes en la computación neuromórfica”, señaló Edy Liongosari, científico investigador y director general de Accenture Labs. “La arquitectura neuromórfica de nueva generación será crucial para la investigación de Accenture Labs sobre algoritmos de visión informática inspirados en el cerebro para la computación de Edge inteligente que podría alimentar futuros auriculares de realidad extendida o robots móviles inteligentes. El nuevo chip ofrece características que lo harán más eficiente para la computación hiperdimensional y permite un aprendizaje más avanzado en el chip, mientras que la API de Lava proporciona a los desarrolladores una interfaz más sencilla y racionalizada para construir sistemas neuromórficos”.

Acerca del camino hacia la comercialización: El avance de la computación neuromórfica desde la investigación de laboratorio hasta la tecnología comercialmente viable es un esfuerzo de tres vertientes. Requiere una mejora interactiva continua del hardware neuromórfico en respuesta a los resultados de la investigación algorítmica y de aplicaciones; el desarrollo de un marco común de software multiplataforma para que los desarrolladores puedan comparar, integrar y mejorar las mejores ideas algorítmicas de diferentes grupos; y colaboraciones profundas entre la industria, el mundo académico y los gobiernos para construir un ecosistema neuromórfico rico y productivo para explorar casos de uso comercial que ofrezcan valor comercial a corto plazo.

Los anuncios realizados hoy por Intel abarcan todas estas áreas, poniendo nuevas herramientas en manos de un ecosistema cada vez más amplio de investigadores neuromórficos que se dedican a replantear la informática desde sus cimientos para ofrecer avances en el procesamiento inteligente de la información.

Más información: Computación neuromórfica en Intel (Kit de prensa)

Qué sigue: A través de la nube de investigación neuromórfica, Intel ofrece actualmente dos sistemas neuromórficos basados en Loihi 2 a los integrantes participantes del INRC: Oheo Gulch, un sistema de

1 Basado en simulaciones de Lava en septiembre de 2021 de una variante de nueve capas de la carga de trabajo de inferencia de PilotNet DNN, implementada como una red neuronal sigma-delta en Loihi 2 en comparación con la misma red implementada con codificación de tasa SNN en Loihi.  El modelo de desempeño de Lava para ambos chips se basa en la caracterización del silicio utilizando la versión 1.0.0 del SDK de Nx, con una CPU Intel Xeon E5-2699 v3 @ 2.30 GHz, 32 GB de RAM, como anfitrión ejecutando Ubuntu versión 20.04.2.  Los resultados de Loihi utilizan el sistema Nahuku-32 ncl-ghrd-04. Los resultados de Loihi 2 utilizan el sistema Oheo Gulch ncl-og-04. Los resultados pueden variar.

2 Con base en el tamaño del núcleo de Loihi 2 de 0.21 mm2 que permite hasta 8192 neuronas, comparado con el tamaño del núcleo de Loihi de 0.41 mm2 que permite hasta 1024 neuronas.

3 Según las mediciones de la carga de trabajo de inferencia de la DNN PilotNet de nueve capas a la que se hace referencia más arriba, con una implementación de la red neuronal sigma-delta en Loihi 2 se logra un error medio cuadrático (MSE) de 0.035 con 323,815 operaciones sinápticas, en comparación con una SNN codificada en Loihi 1 que logra un MSE de 0.0412 con 20,250,023 operaciones sinápticas.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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