La tecnología de la inteligencia artificial sigue avanzando a un ritmo impresionante, y uno de los últimos desarrollos llega de la mano de BrainChip, una empresa que ha creado un componente clave para llevar la IA a cualquier dispositivo de bajo consumo: la Akida Pico. Este nuevo chip, diseñado específicamente como unidad de procesamiento neuronal (NPU), ofrece la posibilidad de añadir capacidades de IA con un consumo energético mínimo, lo que lo hace especialmente apto para dispositivos con batería o que funcionan de manera completamente desconectada de fuentes de energía como las redes eléctricas.
Lo que hace a esta NPU destacar entre sus competidores es su capacidad de funcionar con menos de un milivatio de energía, lo que significa que la IA podría estar disponible en todo tipo de dispositivos sin apenas impacto en la batería. Esto abre un abanico de posibilidades para aquellos aparatos donde la eficiencia energética es fundamental, como los dispositivos portátiles inteligentes (auriculares, relojes, pulseras) o incluso equipos médicos.
Un chip pequeño pero potente
La Akida Pico no solo es eficiente, sino también extremadamente versátil a la hora de integrarse. Según BrainChip, esta NPU puede instalarse ya sea como un chip autónomo o como parte de un diseño de hardware ya existente. Gracias a su mínima huella de 0,12 mm^2 y un consumo energético insignificante, puede incluirse sin problemas en dispositivos que requieren un alto grado de compacidad, como los wearables o los aparatos del internet de las cosas (IoT).
El chip se fabrica mediante un proceso de 22 nm FDSOI (22FDX) llevado a cabo por GlobalFoundries, aunque es tan adaptable que podría implementarse en procesos de fabricación más avanzados o escalados, como los de 12 nm e incluso 3 nm, en función de las necesidades particulares de los dispositivos donde se utilice. Es esa flexibilidad la que le otorga un gran valor, permitiendo su uso tanto en dispositivos de gama alta como en soluciones más económicas sin sacrificar rendimiento.
Características técnicas
En cuanto al diseño técnico, la Akida Pico cuenta con 150.000 transistores, lo que en términos de procesamiento neuronal le permite manejar tareas como la detección por voz, el reconocimiento de palabras clave y la supresión de ruido. Además, esta NPU incluye un DMA y una matriz de bus AXI para enlazarse fácilmente con otras partes del sistema, ya sea un microcontrolador o un procesador. Su capacidad para acceder directamente a la memoria mediante las interfaces AHB o GPIO, y el hecho de que pueda complementarse con SRAM para mejorar su rendimiento en función de los requisitos del dispositivo, le añade una capa de complejidad útil.
Otra de sus ventajas es que su rendimiento en cuanto a IA es escalable, lo que significa que los desarrolladores pueden ajustarlo en función de los requisitos energéticos y de procesamiento del dispositivo en el que se integre. Esta característica hace que el Akida Pico sea aplicable no solo a electrodomésticos inteligentes, sino también a sensores pequeños alimentados por baterías de tan solo 10 mAh.
Aplicaciones del Akida Pico
Las posibilidades del Akida Pico son inmensas. Desde la activación por voz en altavoces inteligentes hasta el reconocimiento de objetos en neveras equipadas con cámaras, BrainChip apuesta por este chip como una herramienta clave para revolucionar los electrodomésticos y otros dispositivos del hogar. Imagina una nevera que pueda avisarte cuando un producto esté a punto de caducar o unos auriculares que filtren automáticamente el ruido ambiental sin necesidad de estar conectados a Internet. Son solo algunos ejemplos de lo que esta tecnología permitirá en un futuro cercano.
Además, BrainChip destaca que esta unidad está pensada para facilitar el trabajo tanto a principiantes como a expertos en IA. Según la compañía, la plataforma de desarrollo Akida permite crear, entrenar y probar redes neuronales de forma más sencilla y eficiente en términos de consumo y uso de memoria, lo que reduce el tiempo de desarrollo y mejora la fiabilidad en la implementación.
Otra de sus aplicaciones más interesantes es su uso en wearables y dispositivos médicos, donde la durabilidad de la batería es crucial. Gracias a su bajo consumo, los dispositivos médicos podrán monitorear a los pacientes durante más tiempo sin la necesidad de cambiar o recargar las baterías con frecuencia.
Con la Akida Pico, BrainChip parece haber dado un paso adelante en el propósito de ampliar los límites de la IA instalada directamente en dispositivos compactos. Aunque la empresa aún no ha proporcionado cifras detalladas de rendimiento comparativo con otros chips, sus características lo colocan como una opción muy prometedora para desarrolladores que buscan maximizar la eficiencia energética sin renunciar a la potencia de procesamiento neuronal.
Este es solo el principio de un futuro en el que la IA estará presente de forma silenciosa y eficiente en los dispositivos más pequeños y portátiles. Y lo mejor de todo es que, gracias a la optimización en el consumo de energía, esa IA estará siempre disponible, incluso en aquellos dispositivos que funcionen con batería o pilas convencionales.