Los microchips analógicos son la cura para el ansia de poder de las IA

Jun 26, 2023

espacio visual/iStock

En el pasado, los chips analógicos gobernaban la informática y operaban en rangos de valores continuos. Si bien la computación analógica puede parecer obsoleta en comparación con los estándares actuales, al carecer de la precisión y adaptabilidad de los chips digitales, está experimentando un resurgimiento en el ámbito de cosas como la IA avanzada. Pero, ¿qué son y cómo podrían ser útiles?

Vamos a averiguar.

Un chip analógico, o circuito o dispositivo integrado analógico (IC), es un dispositivo semiconductor que procesa y manipula señales analógicas. Las señales analógicas son señales eléctricas continuas que varían en el tiempo y representan fenómenos del mundo real como el sonido, la temperatura, la presión y la luz. Estos chips se utilizan en muchas aplicaciones, incluidas la electrónica de consumo, las telecomunicaciones, los sistemas automotrices y la automatización industrial.

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Dicho de otra manera; Los chips analógicos funcionan de manera algo similar a las células de su cerebro. A diferencia de los chips digitales, que utilizan 1 y 0 para procesar información, los chips analógicos funcionan con un rango continuo de valores, como un regulador de intensidad que se puede ajustar suavemente.

Los chips analógicos se caracterizan por su capacidad para manejar señales continuas, a diferencia de los chips digitales que funcionan con señales binarias discretas (0 y 1). Los componentes fundamentales de los chips analógicos incluyen transistores, condensadores, resistencias y diodos, que están interconectados para crear funciones de circuito específicas como amplificación, filtrado y conversión de señales. Por esta razón, los chips analógicos permiten una interacción perfecta entre el mundo natural y el dominio digital, asegurando que nuestros sistemas electrónicos sigan siendo eficientes, confiables y versátiles.

A pesar de la creciente prevalencia de la tecnología digital, los chips analógicos siguen siendo indispensables debido a su capacidad única para manejar señales del mundo real. El desarrollo de circuitos integrados de señal mixta, que combinan circuitos analógicos y digitales en un solo chip, ha aumentado aún más la importancia del diseño y la experiencia analógicos. Esta integración permite sistemas electrónicos más compactos, eficientes y rentables, lo que impulsa la innovación en numerosos campos.

Uno de los tipos más comunes de chips analógicos es el amplificador operacional (op-amp). Los amplificadores operacionales son componentes versátiles que realizan diversas funciones, como amplificación de señal, filtrado y operaciones matemáticas. Son parte integral de muchos sistemas electrónicos, desde equipos de audio hasta dispositivos médicos.

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Otros ejemplos notables de chips analógicos son el convertidor analógico a digital (ADC) y el convertidor digital a analógico (DAC). Estos chips convierten señales analógicas continuas en datos digitales discretos y viceversa, permitiendo la comunicación entre los dominios analógico y digital. Los ADC y DAC son fundamentales para convertir el procesamiento de señales digitales, la adquisición de datos y los sistemas de audio y vídeo digitales.

Los reguladores de voltaje son otro tipo importante de chip analógico. Proporcionan niveles de voltaje estables a varios circuitos electrónicos, lo que garantiza que el sistema funcione de manera confiable y eficiente. Los reguladores de voltaje se utilizan en múltiples aplicaciones, desde fuentes de alimentación y cargadores de baterías hasta electrónica automotriz y sistemas de energía renovable.

Los chips analógicos también ocupan un lugar destacado en dispositivos especializados diseñados para aplicaciones específicas, como interfaces de sensores, circuitos de radiofrecuencia (RF) y circuitos integrados de administración de energía. Las interfaces de sensores permiten el procesamiento y la conversión de señales generadas por sensores como sensores de temperatura, presión o luz. Los circuitos de radiofrecuencia facilitan la comunicación inalámbrica en teléfonos móviles, enrutadores Wi-Fi y sistemas satelitales. Los circuitos integrados de administración de energía, por otro lado, regulan y distribuyen energía dentro de los sistemas electrónicos, optimizando el consumo de energía y prolongando la vida útil de la batería.

Los microchips analógicos y digitales difieren en funcionalidad, procesamiento de señales y áreas de aplicación; una de las diferencias más importantes es cómo se produce el procesamiento de señales con cada tipo de chip. Los microchips analógicos procesan señales eléctricas continuas que varían en el tiempo y representan fenómenos del mundo real como el sonido, la temperatura y la luz. Por el contrario, los microchips digitales funcionan con señales binarias discretas representadas por 0 y 1. Estas señales binarias realizan operaciones lógicas y aritméticas en sistemas digitales.

Otra diferencia notable es que los microchips analógicos están diseñados para manejar funciones específicas como amplificación, filtrado y conversión de señales. Ejemplos de microchips analógicos incluyen amplificadores operacionales, convertidores analógicos a digitales y reguladores de voltaje. Los microchips digitales, por otro lado, pueden ejecutar operaciones lógicas y aritméticas complejas basadas en datos binarios. Ejemplos de microchips digitales incluyen microprocesadores, microcontroladores y chips de memoria.

Las aplicaciones que requieren control o procesamiento continuo de señales dependen de microchips analógicos, como los que se encuentran en equipos de audio, interfaces de sensores y sistemas de administración de energía. Para el procesamiento, almacenamiento y comunicación de datos, los microchips digitales son cruciales, como se ve en las computadoras, los teléfonos inteligentes y los sistemas de comunicación digital.

Los componentes del circuito también marcan la diferencia. Los microchips analógicos se componen de componentes fundamentales como transistores, condensadores, resistencias y diodos, que están interconectados para crear funciones de circuito específicas. Los microchips digitales, por otro lado, consisten en puertas lógicas digitales construidas a partir de transistores, que se organizan en estructuras más complejas como flip-flops, registros y unidades lógicas aritméticas.

La susceptibilidad al ruido es otro factor distintivo. Los microchips analógicos son más susceptibles al "ruido" (pequeñas variaciones de voltaje no deseadas) y a la degradación de la señal, ya que incluso pequeñas variaciones en los niveles de la señal pueden afectar el rendimiento general del sistema. Los microchips digitales son menos sensibles al ruido porque funcionan con niveles de voltaje discretos, lo que facilita la distinción entre 0 y 1. Sin embargo, los procesos de conversión de analógico a digital y de digital a analógico pueden introducir ruido y errores de cuantificación en sistemas de señales mixtas.

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La IA actual funciona principalmente mediante la operación matemática de multiplicación de matrices, que implica multiplicar dos matrices rectangulares de números. Esto ocurre cuando la información viaja entre neuronas o células cerebrales artificiales. Para tomar decisiones rápidas, muchas "neuronas artificiales" deben enviar datos simultáneamente a muchas otras neuronas. Este es un proceso enorme y complicado. Por esta razón, las unidades de procesamiento de gráficos (GPU), diseñadas para manejar estos procesos grandes y rápidos, ahora se utilizan ampliamente en el desarrollo de la IA. Las potentes GPU y los chips de IA especializados permiten crear redes neuronales más grandes con toneladas de neuronas virtuales procesadas por miles de GPU. Si bien esto es excelente para la investigación de la IA y para mejorar sus capacidades, tiene algunos problemas.

Las GPU actuales tienen miles de millones de pequeños transistores que consumen mucha energía y generan mucho calor. Piense en cuánta energía y calor generarían miles de GPU para entrenar una IA, así como la energía necesaria para mantener el equipo fresco. Sería como consumir más energía que varias casas en un año y ocuparía mucho espacio.

De hecho, los ambientalistas y otros han señalado con frecuencia que la IA ya tiene un enorme impacto ambiental, y éste crecerá aún más si se generaliza. Se ha estimado que entrenar un solo modelo de IA tiene aproximadamente el mismo impacto ambiental que la producción de cinco automóviles durante su vida útil, incluida su fabricación.

Cuando una IA está lista para hacer su trabajo, todavía necesita una GPU grande con toda la potencia y el calor que genera. Esto también hace que sea más difícil poner IA en dispositivos pequeños como cámaras o robots, donde hay poco espacio para toda esa energía y calor.

Y aquí es donde los chips analógicos podrían ayudar. Si bien son menos capaces que los chips digitales en algunas áreas, los chips analógicos son rápidos y usan menos energía para una sola tarea, como multiplicar grandes grupos de números. Esto los convierte en una buena competencia para los chips digitales. Un chip de IA analógico especial utiliza menos de 10 vatios de potencia, mientras que una GPU utiliza más de 100 vatios para lo mismo. Esto significa que podemos poner IA en dispositivos más pequeños donde la energía y el calor importan, como una cámara alimentada por IA en una línea de fábrica, que puede reconocer piezas sin enviar toneladas de datos a otro sistema y esperar una respuesta.

Los chips analógicos no pueden reemplazar a los digitales en todo lo que hace la IA, especialmente cuando se trabaja con personas o se obtiene información. Pero combinar las mejores partes de ambos tipos de chips podría ayudar a mejorar aún más la IA, no sólo para productos de alta tecnología sino también para dispositivos inteligentes en hogares y fábricas de todo el mundo.

Dicho esto, algunas empresas están dando grandes pasos en este ámbito. Nuevas empresas de hardware como Innatera, Rain Neuromorphic y otras están creando chips analógicos con circuitos neuromórficos para imitar la funcionalidad del cerebro para la informática de IA. El cerebro es inherentemente analógico en la forma en que recibe datos sensoriales sin procesar, y estos fabricantes de chips pretenden recrear cómo funcionan las neuronas y las sinapsis utilizando circuitos analógicos tradicionales. El analista Kevin Krewell de Tirias Research señaló que los chips analógicos son particularmente adecuados para dispositivos sensores de baja potencia, especialmente para aplicaciones de sonido y visión.

La IA y el aprendizaje automático dependen principalmente de chips digitales, pero hay lugar para chips analógicos en el borde, como en los teléfonos inteligentes y los automóviles, que requieren inteligencia instantánea sin necesidad de enviar datos a la nube. El chip de IA de tercera generación de Innatera tiene 256 neuronas y 65.000 sinapsis y ejecuta inferencias con menos de un milivatio. Los clientes utilizan el chip para ejecutar aplicaciones de radar y audio, con el objetivo de incorporar bajos niveles de aprendizaje e inferencia en el dispositivo.

El chip de Innatera toma información de un sensor, la convierte en picos y codifica el contenido en función de cuándo ocurren estos picos. El chip imita el cerebro escalando la corriente que entra y sale de la neurona artificial. El objetivo no es interrumpir el flujo de IA hacia la nube, sino reemplazar los chips de IA en el borde que actualmente no pueden tomar decisiones en el dispositivo. El chip reduce el proceso de conversión de señales analógicas a digitales al convertir señales analógicas en picos.

Los circuitos analógicos tienen limitaciones, como la dificultad de escalar como los circuitos digitales y la necesidad de conversión a digital para interactuar con el resto del sistema. A pesar de estos desafíos, los chips neuromórficos tienen el potencial de proporcionar inteligencia en el dispositivo con una mayor eficiencia energética en comparación con la IA en la nube.

Y ese es tu destino por hoy.

Si bien los chips digitales son, con diferencia, la forma más dominante en el mercado, su alto consumo de energía (y producción de calor) son un factor limitante importante para ellos si se pretende que procesos sedientos de potencia informática como la IA se generalicen en la sociedad. Al codificar (es decir, imprimir), la cura podría ser algoritmos de IA simples o más complejos en chips analógicos.