Chips diseñados por IA son indecifrables para los humanos
(EEUU) Un grupo de científicos explicó recientemente su proceso de dejar que la tecnología de inteligencia artificial (IA) diseñe y pruebe un chip informático más eficiente. El autor principal, el ingeniero eléctrico Kaushik Sengupta, del Laboratorio Sengupta de la Universidad de Princeton, acaba de recibir una beca del IEEE por sus investigaciones sobre chips y redes inalámbricas. En la publicidad de este nuevo artículo, Sengupta ha tenido cuidado de explicar que el objetivo es complementar la productividad humana, no sustituirla.
A través de redes neuronales convolucionales (CNN), los investigadores están logrando diseños de chips mucho más complejos que los humanos podrían idear en un tiempo razonable.
Lo más sorprendente de esta investigación es que los chips diseñados por la IA no pueden ser completamente comprendidos por los humanos. Según Sengupta, los ingenieros actuales no podrían, ni probablemente lo harán en el futuro, entender a fondo cómo funciona cada uno de estos chips, lo que abre una serie de interrogantes sobre su reparación, modificación o incluso uso seguro.
En sus propias palabras, los chips diseñados por IA podrían ser “desechables” si no conseguimos entender cómo repararlos o mejorarlos.
El proceso para diseñar un chip con inteligencia artificial se aleja de los métodos tradicionales. En lugar de partir de un esquema ya establecido, la IA utiliza lo que se conoce como “diseño ascendente” o “diseño inverso”.
En ingeniería de hardware, el diseño inverso parte de los detalles más esenciales y los resultados deseados de una pieza de hardware. A partir de ahí, los investigadores trabajan hacia atrás para empaquetar todas las piezas resultantes en una pieza funcional de tecnología.
Los algoritmos informáticos no requieren la misma linealidad o estructura que el cerebro humano, por lo que decidir el orden o la forma de los componentes de un chip no importa a la IA de la misma manera que a los ingenieros humanos.
“Los diseños clásicos juntan cuidadosamente estos circuitos y elementos electromagnéticos, pieza a pieza, para que la señal fluya de la forma que queremos que fluya en el chip. Al cambiar esas estructuras, incorporamos nuevas propiedades. Antes teníamos una forma finita de hacerlo, pero ahora las opciones son mucho mayores”, afirma Sengupta en un comunicado de la Universidad de Princeton.
La rapidez con la que estos algoritmos pueden generar nuevos diseños es impresionante. Según los investigadores, lo que podría llevarle años a un ser humano, un algoritmo de IA puede sugerirlo en minutos.
Al publicar una investigación de acceso abierto y revisada por expertos (en la revista multidisciplinar Nature Communications) en lugar de aislar sus hallazgos en la caja de seguridad de una startup, Sengupta está contribuyendo a impulsar usos interesantes de tecnologías de IA como las redes neuronales convolucionales (CNN) de su equipo.
El CEO de NVIDIA, una de las principales empresas en el desarrollo de chips avanzados, ya advirtió en el CES de Las Vegas que sus chips de IA están avanzando más rápido de lo que la Ley de Moore (que establece que el número de transistores en un chip se duplica aproximadamente cada dos años) podría predecir.
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