- La computación termodinámica utiliza flujos de energía física en lugar de circuitos digitales fijos para realizar cálculos de IA.
- Se permite que los datos de la imagen se degraden naturalmente a través de pequeñas fluctuaciones en los componentes de la computadora.
- La ampliación para crear imágenes complejas requerirá diseños y enfoques de hardware completamente nuevos
Los científicos están explorando un nuevo tipo de computación que potencialmente utiliza flujos de energía naturales para realizar tareas de IA de manera más eficiente.
A diferencia de las computadoras digitales tradicionales, que se basan en circuitos estáticos y cálculos exactos, la computación termodinámica trabaja con aleatoriedad, ruido e interacciones físicas para resolver problemas.
La idea es que este método podría permitir que las herramientas de inteligencia artificial, incluidos los editores de imágenes, se ejecuten usando mucha menos energía que los sistemas existentes.
¿Cómo funciona la generación de imágenes termodinámicas?
El proceso de construcción de un diagrama termodinámico es inusual en comparación con la informática ordinaria. Comienza cuando la computadora recibe un conjunto de imágenes, que luego permite “degradar”.
En este contexto, degradadas no significa que las imágenes hayan sido eliminadas o dañadas; Esto significa que los datos de las imágenes pueden expandirse o cambiar naturalmente debido a pequeñas fluctuaciones en el sistema.
Estas fluctuaciones son causadas por la energía física que pasa a través de los componentes de la computadora, como pequeñas corrientes y vibraciones.
Con el tiempo, estas interacciones hacen que las imágenes se vuelvan borrosas o ruidosas, una especie de distorsión natural; luego, el sistema mide la probabilidad de revertir esta distorsión, ajustando su configuración interna para que la reconstrucción sea más probable.
Al ejecutar este proceso muchas veces, la computadora restaura gradualmente las imágenes originales sin seguir la lógica paso a paso que utilizan las computadoras tradicionales.
Stephen Whitlam, investigador del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, ha demostrado que la computación termodinámica puede producir imágenes simples, como dígitos escritos a mano.
Estos resultados son mucho más simples que los generadores de imágenes de IA como DALL-E o Nano Banana Pro de Google Gemini.
Sin embargo, la investigación demuestra que los sistemas físicos pueden realizar tareas básicas de aprendizaje automático, mostrando una nueva forma en que la IA puede funcionar.
Sin embargo, ampliar este enfoque para producir imágenes de alta calidad y con todas las funciones requerirá nuevos tipos de hardware.
Sus defensores afirman que la computación termodinámica puede reducir la energía necesaria para generar imágenes de IA en un factor de diez mil millones en comparación con las computadoras estándar.
Si tiene éxito, esto reducirá en gran medida el consumo de energía de los centros de datos que ejecutan modelos de IA.
Aunque se ha construido el primer chip informático termodinámico, los prototipos actuales son rudimentarios e incompatibles con las principales herramientas de inteligencia artificial.
Los investigadores enfatizan que el concepto se limita a principios fundamentales y la implementación práctica requerirá avances tanto en el hardware como en el diseño computacional.
“Esta investigación sugiere que es posible construir hardware para algunos tipos de aprendizaje automático… con costos de energía significativamente más bajos que los disponibles actualmente”, explicó Whitlam. IEEE.
“Todavía no sabemos cómo diseñar una computadora termodinámica que sea tan buena en imágenes como, digamos, DALL-E… aún será necesario descubrir cómo construir el hardware para hacerlo”.
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