Cómo los Transistores de 5 nm de IBM Permitirán el Aprendizaje Profundo de Internet de las Cosas y Otras Tecnologías

Creado: June 17, 2017
Actualizado: November 12, 2020

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Mi bisabuela nació en una época en la que la gente normal todavía usaba caballos y carruajes para deplazarse. Al final de su vida, había visto aviones a reacción, ordenadores y naves espaciales. La tecnología en el siglo pasado se aceleró rápidamente, y este siglo promete más de lo mismo. La Ley de Moore ha sido una medida del ritmo de avance. Si bien muchos expertos han predicho su destino, la Ley de Moore se mantiene hoy. La prueba más reciente de avance electrónico es el avance de IBM en el tamaño del transistor. IBM recientemente pudo fabricar transistores de 5 nm que mejorarán en gran medida la velocidad de cómputo y reducirán los requisitos de energía. Este descubrimiento llega justo a tiempo, ya que el procesamiento y la potencia están frenando varias industrias emergentes. Este nuevo tipo de transistor permitirá nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA), Internet de las cosas (IoT) y vehículos autónomos.

Transistores de 5 nm

IBM publicó un blog la semana pasada que detalla su reciente descubrimiento de una arquitectura de transistor de 5 nm. Lograron esta hazaña rompiendo con la disposición actual de FinFET vertical y optando por un esquema de capas horizontales. Este nuevo diseño elevará el número máximo de transistores en un chip de 20 mil millones a 30 mil millones. Los transistores de 5 nm tendrán grandes ventajas sobre las tecnologías actuales, especialmente en consumo de energía y velocidad de procesamiento.

Todo tipo de industrias anhelan chips de menor potencia. A medida que el IoT explota, los sistemas integrados necesitan chips que puedan realizar cálculos avanzados con una batería pequeña. Los expertos predicen que estos nuevos chips de 5 nm podrán realizar los cálculos de hoy con un ahorro de energía del 75 por ciento. Eso se traduciría en teléfonos móviles que podrían funcionar 2-3 días con una sola carga.

Si no estás tan preocupado por ahorrar energía, podrías estar interesado en aumentar la velocidad. Acostumbrados a su máximo potencial, los transistores de IBM podrán realizar cálculos un 40 por ciento más rápido que los procesadores actuales. Cosas como el aprendizaje automático y los coches autónomos se convertirán en posibilidades reales con ese tipo de potencia informática.

Por lo tanto, puedes ahorrar el 75 por ciento de tu energía o procesar un 40 por ciento más rápido. Veamos las aplicaciones en que estas ventajas ayudarán más.

 

smart city

El IoT necesitará procesadores de baja potencia, como chips de 5 nm.

Inteligencia Artificial

En la década de 1950, Alan Turing planteó la hipótesis de la "Prueba de Turing" en la que un ordenador se considera inteligente si un interrogador humano no puede determinar si es una persona o no. Muchos consideran que esta prueba es la prueba de la verdadera inteligencia artificial. Sin embargo, el propósito de la IA no es solo engañar a los humanos, sino permitir que las máquinas aprendan y reaccionen ante situaciones novedosas. Los coches sin conductor necesitarán inteligencia artificial para conducir en el entorno aleatorio de una carretera abierta. La inteligencia artificial también sería útil para dispositivos IoT, permitiéndoles interactuar de manera inteligente con su entorno.

El problema es que ningún ordenador ha pasado la prueba de Turing todavía, principalmente porque carecen de la potencia de procesamiento. La IA requiere redes neuronales formadas por potentes chips capaces de procesar grandes cantidades de información sobre sus entornos. Nvidia anunció sus planes el año pasado para hacer un nuevo IC centrado en el aprendizaje automático, con 15 mil millones de transistores. El reciente descubrimiento de IBM duplicará esa cantidad, lo que la convierte en una excelente opción para redes neuronales de aprendizaje profundo.

El Internet de las Cosas

Cuando pienso en IoT, no pienso en dispositivos que necesiten los mejores y más recientes microprocesadores, pienso en elementos cotidianos que por alguna razón tienen funcionalidad Bluetooth. Sin embargo, no es la velocidad de IBM lo que necesita IoT, es el ahorro de energía.

Los dispositivos IoT a menudo tienen que funcionar durante días o años con baterías. También podrían usar sistemas microelectromecánicos de recolección de energía (MEMS) u otros esquemas que recolectan energía en el lugar. Ya sea que un artilugio esté usando una batería o un proceso de recolección de energía, generalmente no hay mucho de dónde sacar. La detección y el procesamiento de datos requieren electricidad. Esos datos a menudo también tienen que transmitirse a través de redes. Los chips de 5 nm con un 75% menos de consumo de energía permitirán que el IoT ahorre más energía para la detección y la transmisión de datos.

 

self-driving electric car on road

Los coches autónomos necesitarán los 30 mil millones de transistores de 5 nm para circular por las carreteras.

Vehículos Autónomos

Los automóviles solían ser sistemas casi completamente mecánicos con solo literalmente campanas y silbidos. Ahora los expertos estiman que hasta el 70% de los automóviles nuevos en la carretera estarán conectados para 2020. Sin embargo, la conectividad es solo un aspecto electrónico de los automóviles de próxima generación. Junto con la comunicación, los automóviles también tendrán que leer grandes cantidades de datos de los sensores. Una vez que se recopilan los datos, se procesarán y posiblemente se enviarán a terceros. Todo eso requerirá más potencia de procesamiento de la que está disponible actualmente.

Los coches "autónomos" actuales no son totalmente autónomos. Todavía necesitan que el conductor esté alerta y listo para tomar el control en caso de un problema. Los futuros sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), como el piloto automático mejorado de Tesla, aún requerirán atención, pero le darán más control al automóvil. Para que los automóviles realmente se conduzcan solos, deberán incorporar una amplia variedad de sensores e implementar algoritmos de aprendizaje automático. Intel estima que estas funciones requerirán que los automóviles procesen hasta 1 GB de datos por segundo. Tesla tuvo que actualizar a un procesador 40 veces más rápido que el anterior para actualizar el Piloto Automático. Para llegar al siguiente nivel de navegación autónoma, necesitarán chips como los de IBM.

Los avances científicos siempre tienen implicaciones de largo alcance, pero también es útil observar sus usos a corto plazo. Si bien los transistores de 5 nm aún están a varios años de la adopción comercial, una vez que lleguen, tendrán ventajas significativas. La baja potencia y la mayor velocidad de los chips de 5 nm ayudarán a varias industrias a madurar y alcanzar su máximo potencial. La inteligencia artificial, el IoT y los vehículos autónomos serán 3 de los principales benefactores de esta tecnología.

Ya sea que los procesadores sean grandes o pequeños, todos tienen que encajar en los PCB. Diseñar tableros que usen esta tecnología de próxima generación será difícil. Es por eso que debes usar software como CircuitStudio® para ayudarte. Tiene todo tipo de herramientas que te ayudarán a diseñar para todo tipo de aplicaciones.

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