Gracias a esta técnica, la IA podría consumir 2500 veces menos energía

Investigadores de la Universidad de Minnesota han desarrollado un dispositivo innovador que podría reducir el consumo energético de la inteligencia artificial (IA) por un factor de al menos 1000. Este avance significativo responde a una preocupación creciente sobre el impacto ambiental de las tecnologías de IA, ya que se espera que su demanda energética mundial se duplique para 2026, según la Agencia Internacional de Energía.


Los sistemas de IA actuales requieren importantes transferencias de datos entre la memoria y los procesadores, un proceso que consume mucha energía. El nuevo dispositivo, denominado Memoria RAM Computacional (CRAM), permite procesar los datos directamente dentro de la memoria, sin necesidad de transferirlos. Este método, experimentado por primera vez por el equipo de la Universidad de Minnesota, podría reducir drásticamente el consumo energético de las aplicaciones de IA.

Yang Lv, investigador postdoctoral en la Universidad de Minnesota y primer autor del estudio, explica que la CRAM permite procesar los datos directamente en la red de memoria, eliminando así las etapas de transferencia que consumen mucha energía. Esta tecnología, que se basa en el uso de uniones túnel magnéticas (MTJ), permite almacenar y procesar la información de manera mucho más eficiente que los métodos actuales basados en transistores.

Jian-Ping Wang, profesor en la Universidad de Minnesota y coautor del estudio, destaca que esta tecnología es el fruto de más de 20 años de investigación y colaboración interdisciplinaria. Inicialmente considerada una idea descabellada, la CRAM ha demostrado ahora su eficacia y está lista para ser integrada en las tecnologías existentes. Según Jian-Ping Wang, los primeros resultados muestran una reducción del consumo energético por un factor de 2500 en comparación con los sistemas tradicionales.

La CRAM podría representar una solución sostenible para el desarrollo de la IA, ofreciendo una eficiencia energética sin precedentes. Este avance tecnológico abre perspectivas prometedoras para reducir la huella ambiental de los sistemas de IA, al tiempo que se mantienen altas prestaciones. Los investigadores ahora planean colaborar con líderes de la industria de semiconductores para desarrollar esta tecnología a gran escala.