El mercado de chips neuromórficos crece a medida que avanzan las nuevas formas de IA

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La inteligencia artificial está evolucionando hacia nuevas arquitecturas que tratan de emular el funcionamiento del cerebro humano, alcanzando un mayor nivel de abstracción y una capacidad de cálculo y flexibilidad de la que carecen los ordenadores actuales. Los avances en IA han dado lugar a las redes neuromórficas, las plataformas de computación para la inteligencia artificial, la inteligencia en el borde y otras tendencias que requieren tecnologías específicas, diferentes a la informática convencional. La respuesta de la industria a esta necesidad es una nueva generación de chips diseñados para la computación neuromórfica, una categoría que ya tiene su propio mercado, y que según los expertos está a punto de expandirse masivamente.

Un reciente estudio realizado por Mordor Intelligence, publicado por el medio Market Research, muestra que en 2020 el mercado de chips neuromórficos alcanzó un valor de 20,5 millones de dólares, gracias a los primeros desarrollos sólidos realizados por unos pocos fabricantes. Pero los expertos esperan que esta categoría de procesadores va a evolucionar y se va a diversificar mucho en los próximos años, lo que permitirá que su mercado crezca a una CAGR del 47,4% hasta el año 2026, para cuando prevén que alcance unos ingresos de 333,6 millones de dólares.

Esto se logrará gracias al esfuerzo que están haciendo los investigadores de campos como la inteligencia artificial o el aprendizaje automático, que están desarrollando tecnologías disruptivas que cambiarán las reglas de juego en el campo de la TI para inteligencia artificial. La clave de estas tecnologías está en emular el funcionamiento del cerebro humano, lo que constituye un nuevo paradigma en la informática, que poco tiene que ver con la arquitectura de los chipsets y CPU actuales.

Con estas tecnologías los fabricantes no solo quieren aumentar el rendimiento de la IA, sino que se trata de que las máquinas sean capaces de “pensar” y actuar de una forma similar a como lo hacen los seres humanos, lo que permite resolver situaciones más complejas de forma autónoma. Los líderes tecnológicos están avanzando en este camino, pero también han surgido nuevas empresas dedicadas en exclusiva al desarrollo de tecnologías específicas para la computación neuromórfica.

Los responsables de esta investigación explican que los chips neuromórficos se pueden diseñar de forma digital, analógica o mixta. Actualmente, los de naturaleza analógica tienen más potencial que los digitales para reproducir las propiedades biológicas de las redes neuronales. En ellos se utilizan pocos transistores para emular las ecuaciones diferenciales de las neuronas, por lo que consumen menos energía que los chips neuromórficos digitales, y son capaces de extender el procesamiento más allá del intervalo de tiempo asignado, lo que permite acelerar la velocidad para procesar más rápido que en tiempo real. Pero estos chips tienen menos precisión, ya que su arquitectura genera más ruido.

Por su parte, los chips neuromórficos digitales tienen más precisión, y su arquitectura ofrece mejoras en cuanto a la programación en chip, lo que permite implementar varios tipos de algoritmos con un consumo de energía inferior al de las GPU que se utilizan en muchas plataformas de IA. Por su parte, los chips mixtos pretenden combinar las ventajas de los otros diseños, en busca de un mejor equilibrio entre el consumo energético y la precisión.

De cara a los próximos años, los expertos prevén que se van a expandir los casos de uso de estas tecnologías, y apuntan a que uno de los principales focos de crecimiento estará en la industria automotriz, que recurrirá a este tipo de chips para los vehículos autónomos, donde es vital contar con capacidades de computación avanzada y con un consumo reducido para alcanzar el nivel 5 de autonomía. Hasta ahora, fabricantes como Nvidia se han volcado en el desarrollo de plataformas para el nivel más alto de conducción autónoma, con previsiones de lograrlo para el año 2022. Pero hasta el momento sus propuestas implican un alto consumo energético, lo que tendría un gran impacto en la autonomía de los vehículos eléctricos.

Esto hace que la industria esté mirando con buenos ojos la tecnología de chips neuromórficos, que reducen el consumo a una fracción del que generan chips como las GPU. Y el interés por esta tecnología no solo está en la industria del automóvil, sino que los gobiernos de muchas regiones están apoyando cada vez más el desarrollo de esta tecnología para aplicaciones que van desde la investigación científica a la defensa, pasando por las redes de dispositivos inteligentes, la inteligencia perimetral o los dispositivos móviles para diferentes usos.