«Con ARYABHAT tenemos un paradigma de aprendizaje, el problema de que los chips analógicos son propensos al ruido o a las pequeñas fluctuaciones de voltaje que provocan errores puede compensarse aquí mediante el aprendizaje y la superación», Prof. Chetan Thakur, IISc Bangalore
“La mayoría de los cálculos que se realizan hoy en día se realizan en el lado digital. Pero el mundo es analógico y se usa principalmente para la interfaz”. La computación digital le ha dado al mundo una gran escalabilidad y precisión, pero lo analógico es generalmente una base para el mundo digital. Los chips digitales tienen una mayor ventaja sobre los analógicos porque pueden sintetizarse fácilmente y luego modificarse según los requisitos. Un marco de chipset digital se puede aplicar en diferentes generaciones de tecnología con modificaciones mínimas y ofrece resultados precisos.
Los dispositivos analógicos tienen sus propios problemas, ya que no son tan precisos e incluso consumen más energía en comparación con los dispositivos digitales. Los chips analógicos son más propensos al ruido que provoca errores. Un equipo de investigadores del Instituto Indio de Ciencias (IISc) en Bangalore ha desarrollado un marco para construir conjuntos de chips analógicos de vanguardia que pueden ser más rápidos y usar menos energía que los chips digitales que se usan en la mayoría de los dispositivos.
ARYABHAT significa «Tecnología analógica reconfigurable y hardware escalable por sesgo para tareas de IA». El chip se puede reprogramar y portar a través de diferentes generaciones de aplicaciones y diseños de procesos. ARYABHAT-1 puede manejar tareas de inteligencia artificial como el reconocimiento de voz y objetos y cualquier otra tarea que requiera operaciones informáticas paralelas masivas a alta velocidad.
“Una cosa importante que me gustaría mencionar es que la arquitectura de ARYABHAT es ‘escalable en polarización’: su rendimiento sigue siendo el mismo cuando se modifican las condiciones de funcionamiento, como el voltaje o la corriente. Esto significa que el mismo conjunto de chips se puede configurar para aplicaciones de Internet de las cosas (IoT) de potencia ultrabaja o para tareas de alta velocidad como la detección de objetos”, explica el profesor Chetan.
Los investigadores confirman que el chip se puede programar utilizando diferentes paradigmas de aprendizaje automático y puede funcionar como un chip digital.
