Una joven empresa estadounidense propone otra forma de hacer funcionar una inteligencia artificial generativa. Su modelo Un-0 produce imágenes con un sistema de osciladores acoplados, en lugar de basarse únicamente en los cálculos numéricos clásicos de los procesadores gráficos. La promesa: una división por 1000 del consumo energético con el mismo rendimiento.
Los osciladores son sistemas que evolucionan en el tiempo según una frecuencia, una fase y unas interacciones con su entorno. En esta arquitectura, sus estados físicos reemplazan una parte de las operaciones habitualmente realizadas por transistores. El cálculo se basa entonces en la dinámica colectiva del sistema.
Este enfoque pertenece al ámbito del cálculo físico. Busca explotar directamente las propiedades de un soporte material, como las variaciones de una señal o la sincronización de pequeños osciladores. El objetivo consiste en realizar ciertas operaciones con menos etapas y, por tanto, menos energía.
Un-0 se ha probado en imágenes de 64 por 64 píxeles procedentes de la base ImageNet. La empresa anuncia una puntuación FID de 6.74, una medida utilizada para comparar la calidad estadística de imágenes generadas. Este resultado es comparable al de varios modelos clásicos tempranos de generación de imágenes.
Sin embargo, el modelo no se ejecuta actualmente sobre un chip físico dedicado. Funciona sobre una simulación informática de una arquitectura de osciladores. Las ganancias energéticas anunciadas corresponden, por tanto, a una perspectiva material, y no a un consumo ya medido con un prototipo completo.
El funcionamiento también difiere de los modelos de difusión más extendidos. En lugar de reconstruir progresivamente una imagen a partir de ruido con una vasta red neuronal, el sistema explota la evolución colectiva de sus osciladores para producir una representación coherente.
La empresa estima que esta arquitectura podría reducir fuertemente la energía necesaria para la inferencia. Algunas comunicaciones mencionan un factor que podría alcanzar 1.000, pero este valor sigue siendo por el momento una proyección que depende del hardware, del software y de la comparación elegida.
El paso a imágenes más grandes constituye un desafío importante. También habrá que construir los circuitos, limitar los errores, programar las interacciones entre osciladores y comparar los rendimientos. Una simulación prometedora no garantiza todavía una alternativa industrial a las GPU.
No obstante, esta vía sigue siendo interesante en un momento en que la generación de imágenes aumenta la demanda de cálculo y electricidad. Es la representante de una tendencia más amplia: diseñar sistemas de inteligencia artificial que utilicen directamente la física para reducir el coste energético de las operaciones.