El acelerador para la comunicación entre robots que emula la rapidez y eficiencia del cerebro humano

La robótica desempeña un papel determinante en la nueva economía más digital y tecnológica que está en marcha y no hay que irse hasta EEUU o Asia para encontrar los últimos avances en esta materia. Están aquí, en España, un país con una potente industria de diseño de semiconductores con empresas con un potencial tan prometedor como Acceleration Robotics. La startup vasca de diseño de semiconductores ha vuelto a demostrar que está decidida a aportar su granito de arena a este apasionante proceso de transformación, con el foco muy centrado en las comunicaciones de la robótica, "el cuello de botella" para la eclosión del sector.

Si hace poco más de un año irrumpía en el mercado su ROBOTCORE®, un cerebro robótico con apenas dos kilos de peso "cuatro veces más potente que los autopilotos de Tesla", la compañía ubicada en Vitoria logra un nuevo hito en el campo de los chips especializados con ROBOTCORE® Robot Operating System (ROS 2), un acelerador para la comunicación entre robots que permite a estas máquinas 'hablar' entre ellas en microsegundos -mil veces más rápido que una neurona- y con un coste energético comparable al de una neurona.

Este avance tecnológico imprime un salto cualitativo en sectores como la sanidad o la manufactura -con miles o incluso millones de comunicaciones cada segundo- donde alcanzar una mayor rapidez con el menor coste energético es crítico para obtener un máximo rendimiento y eficacia en campos como las operaciones quirúrgicas mediante brazos robóticos o la automatización de procesos en la Industria 4.0.

Comunicaciones: cuello de botella de la robótica

Las implementaciones más modernas de ROS (ROS 2), que se basan en el Servicio de distribución de datos (DDS) operan dentro de márgenes de latencia similares en promedio; sin embargo, estos sistemas a menudo no logran mantener comunicaciones isócronas y adherirse a perfiles de energía comparables.

El enfoque predominante en la industria para satisfacer las demandas en tiempo real implica un ajuste intensivo, empírico y gradual de los sistemas. Esta estrategia de CPU, si bien es común en marcos robóticos ampliamente utilizados como ROS, resulta insostenible y difícil de escalar en la industria, especialmente dada la naturaleza en tiempo real de los sistemas robóticos. Cada vez son más los usuarios en robótica que se quejan de que "Las comunicaciones no funcionan bien, que son el cuello de botella".

En este contexto, abordar las complejidades y demandas en tiempo real de la robótica moderna mediante la incorporación de funcionalidades de ROS 2 en chips de hardware especializados es el nicho de mercado especializado de esta nueva propuesta de la startup vasca.

"Nuestro diseño de chip prototipado con una FPGA logra mejoras excepcionales en las comunicaciones de red, ofreciendo una transmisión de mensajes miles de veces más rápida y una eficiencia energética más de 500 veces mejor en comparación con las implementaciones de ROS 2 basadas en CPU convencionales", incide el fundador.

Los efectos sobre un brazo robótico en operaciones de cirugía o en una cadena de producción en una industria son obvios. "Si con la automatización de una fábrica una unidad se fabrica en nueve segundos, y gracias a nuestros chips especializados, logramos que se reduzca a seis o cinco segundos, y, además, se consigue de forma más sostenible, el beneficio es incuestionable".

Australia encenderá en 2024 el primer superordenador capaz de imitar un cerebro humano

 DeepSouth simulará el comportamiento de 228 billones de conexiones sinápticas por segundo

En los laboratorios de la Universidad Western Sydney, en la capital australiana, un grupo de investigadores está dando los últimos toques a un nuevo superordenador. Se llama DeepSouth y, cuando se encienda el próximo año, será la primera máquina capaz de emular la capacidad y velocidad de proceso de información de un cerebro humano.

La máquina se ha diseñado con componentes que imitan el funcionamiento de la sinapsis (la conexión entre neuronas). Es capaz de emular cerca de 228 billones de estas conexiones por segundo, una capacidad que sus responsables creen que es muy aproximada a la que tiene el cerebro. Ha sido diseñada, de hecho, con ese único propósito. "Opera exactamente como una red de neuronas", explica André van Schaik, director del Centro Internacional de Sistemas Neuromórficos, el departamento de la universidad encargado de su mantenimiento.

La equivalencia no es directa. El cerebro humano tiene cerca de 100.000 millones de neuronas, capaces de mandar cerca de 150 billones de señales. De entrada, la capacidad de DeepSouth parece mayor, pero las neuronas pueden mandar más de una señal por segundo y hay diferentes tipos de señales y conexiones que se pueden realizar. Aún así, la potencia de DeepSouth es suficientemente alta como para que los expertos la consideren como equivalente.

DeepSouth, bautizada así en honor a TruNorth, el primer chip pensado para imitar el comportamiento de un conjunto de neuronas y desarrollado por IBM, no será, en cualquier caso, tan eficiente como el cerbero, que apenas gasta 20 vatios de potencia para realizar estas conexiones, pero supone un salto en eficiencia con respecto a los superordenadores que han tratado de hacer algo parecido utilizando componentes informáticos tradicionales.

"Nuestra comprensión de cómo calculan los cerebros usando neuronas se ve obstaculizado por nuestra incapacidad para simular redes a esta escala. La simulación de redes neuronales en ordenadores estándar utilizando unidades de procesamiento gráfico y CPU multinúcleo es sencillamente demasiado lenta y requiere mucha energía", explica van Schaik.

Aunque DeepSouth será el primero en alcanzar esta escala, no es el único proyecto que ha tratado de replicar las conexiones del cerebro humano. El Human Brain Project, un proyecto de la Unión Europea anunciado en 2013, perseguía un objetivo similar, pero tras más de mil millones de euros de inversión y una década de trabajo, se clausuró en septiembre de este año sin haber logrado su objetivo.

Fuente: Ángel Jiménez de Luis, El Mundo, 15 Dic 2023

La importancia de la IA y el análisis de datos para la generación de empleo en España

¿Alguna vez has pensado que tu CV lo puede estar leyendo una máquina en lugar de una persona? Pues has de saber que el 16% de las empresas españolas ya se ayudan de herramientas basadas en Inteligencia Artificial (IA) durante los procesos de selección de personal. Estas tecnologías están prácticamente en todos los aspectos de nuestra vida diaria, incluyendo en lo laboral, impulsando el crecimiento económico y la creación de nuevos puestos de trabajo. 

A pesar de la opinión de algunos detractores de la IA y el miedo a que esta tecnología sea capaz de quitar el trabajo a muchos, distintos expertos han demostrado el impacto positivo de esta nueva herramienta. Precisamente, el informe Nuevas tecnologías y empleo en Europa elaborado por el Banco de España, analiza el crecimiento de empleo en los sectores económicos relacionados con la implementación de la IA. Aspectos como la automatización de tareas y el uso de software de IA se alzaron como ejemplos de éxito en el mercado laboral, especialmente en los sectores que cuentan con personal altamente cualificado.

Nuevas oportunidades para los jóvenes

En este sentido, España ha estado trabajando para fortalecer su posición en el ámbito tecnológico en los últimos años. Las empresas que desarrollan soluciones de IA y análisis de datos están contratando a ingenieros de software, científicos y analistas jóvenes de datos y expertos en Machine Learning a un ritmo sin precedentes. Además, se están ampliando y creando nuevos equipos, sumando departamentos especializados en IA en estas compañías tecnológicas. Es decir, que la demanda de nuevos perfiles profesionales con habilidades en el campo de la Inteligencia Artificial crece cada vez más. Sin ir más lejos, y refiriéndonos de nuevo a los datos del último informe de Infojobs, en el último año ha crecido un 31% la demanda de trabajos relacionados con la IA.

¿Y esto qué significa? Que, a la larga, la demanda de talento tecnológico creará nuevas oportunidades para los jóvenes que buscan nuevos lugares en los que crecer y desarrollarse laboralmente. Las universidades y centros de formación ya empiezan a ajustar sus programas educativos para satisfacer esta nueva necesidad, llevando a cabo iniciativas de capacitación y de reciclaje de las habilidades, para que aquellos que estén interesados puedan seguir formándose en el campo de la IA y el análisis de datos. Como consecuencia, estos perfiles podrán acceder a trabajos bien remunerados en el sector tecnológico.

El desafío de adaptarse al siglo XXI

La IA y el análisis de datos también están transformando las industrias tradicionales en España. Sectores como la banca y la salud, por ejemplo, están adoptando estas tecnologías para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones. Precisamente, en el sector bancario, determinados algoritmos ya pueden detectar fraudes y mejorar la gestión de riesgos de manera automática. En el sector de la salud, se están desarrollando sistemas de diagnóstico asistidos por IA, que ayudan a los profesionales médicos a tomar mejores decisiones y de una manera mucho más ágil. Softwares de ayuda a la gestión hospitalaria, robots de alta precisión que asisten en las operaciones delicadas, "fotomatones" capaces de hacer diagnósticos y prescripciones con solo una imagen del paciente y analizando sus constantes a tiempo real… y ¿Quién sabe lo que nos depara el futuro?

Con la mirada puesta en el futuro, surgen nuevas "startups" tecnológicas para dar nuevas soluciones a los desafíos del presente. De esta forma, se crea nuevo empleo ya no únicamente relacionado con la tecnología, sino también diseñadores, comerciales, ingenieros, y otros profesionales para desarrollar y comercializar sus productos y servicios.

Además, el emprendimiento está promoviendo la creación de empleo en España a medida que se fomenta la cultura empresarial y se brinda apoyo a nuevas empresas. Los inversores y aceleradoras están respaldando a emprendedores que tienen ideas prometedoras en el campo de la IA y el análisis de datos. Esta inversión no solo proporciona el capital necesario para el crecimiento de estas empresas, sino que también impulsa la creación de empleo a medida que las "startups" crecen y expanden sus equipos.

De esta forma, España tiene no solo la capacidad, sino la oportunidad de ser un motor clave en la generación de empleo gracias al desarrollo de la IA. El potencial de esta nueva tecnología es cada vez más sorprendente e innovador. Tenemos ante nosotros una herramienta que puede transformar y reinventar las industrias y negocios tradicionales, pero también de crear nuevos puestos de trabajo que hoy en día ni imaginamos. Para ello es fundamental invertir en la educación y la capacitación de nuestra fuerza laboral, que será la que lidere el cambio hacia un futuro inteligente y lleno de oportunidades.

Fuente: Enric Quintero, El Economista. 20 Nov 2023