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Revolución en IA: Chip Cerebral Avanzado

Introducción a la Innovación en Semiconductores de IA Un equipo de investigación liderado por el Prof. Kwon Hyuk-jun, del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de DGIST, ha logrado un avance significativo en la tecnología de semiconductores de inteligencia artificial (IA) de próxima generación. Este desarrollo, que imita la eficiencia del cerebro humano, está destinado a transformar los sistemas de IA y neuromórficos, marcando el comienzo de una nueva era en la computación.

Avance hacia la Eficiencia Energética y Velocidad Operacional El progreso en la IA ha generado una demanda creciente de tecnología de semiconductores que no solo sea eficiente desde el punto de vista energético sino que también ofrezca una velocidad operativa rápida. Las limitaciones de velocidad y eficiencia energética asociadas con los cuellos de botella en el procesamiento de datos han sido un desafío constante para los dispositivos de computación tradicionales, basados en la arquitectura de von Neumann con unidades de cálculo y memoria separadas. En este contexto, la investigación sobre dispositivos neuromórficos que imitan las funciones de computación y memoria simultáneas de las neuronas biológicas está cobrando importancia.

Tecnología Semiconductora Inspirada en el Cerebro Humano El equipo del Prof. Hyuk-Jun Kwon ha desarrollado transistores de efecto de campo sináptico utilizando óxido de hafnio, conocido por sus fuertes propiedades eléctricas, y capas delgadas de disulfuro de estaño. Este avance ha dado lugar a un dispositivo neuromórfico de tres terminales capaz de almacenar múltiples niveles de datos de manera similar a como lo hacen las neuronas. Este dispositivo no solo replica características biológicas como propiedades a corto y largo plazo, sino que también es altamente eficiente, respondiendo 10,000 veces más rápido que las sinapsis humanas y consumiendo una cantidad mínima de energía.

Implicaciones y Futuro de los Semiconductores de IA Según el Prof. Kwon, este desarrollo marca un paso importante hacia la arquitectura informática de próxima generación, la cual requerirá de bajo consumo de energía y alta velocidad de cómputo. “Hemos desarrollado hardware neuromórfico de alto rendimiento utilizando canales bidimensionales y óxido de hafnio ferroeléctrico, y se espera que la innovación tenga diversas aplicaciones relacionadas con la IA y el aprendizaje automático en el futuro,” afirma. Este avance promete no solo mejorar la eficiencia y velocidad de las aplicaciones actuales de IA, sino también abrir nuevos caminos en el desarrollo de la tecnología informática.

Conclusión y Reflexión La investigación y desarrollo de semiconductores inspirados en la eficiencia del cerebro humano está marcando el comienzo de una revolución en la tecnología de IA. Con la promesa de superar los desafíos de eficiencia energética y velocidad de los sistemas actuales, este avance podría tener un impacto profundo en la forma en que concebimos y utilizamos la tecnología de IA en el futuro.

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