Memoria a toda velocidad: la IA podría consumir 100 veces menos energía
Científicos de la Universidad de Edimburgo, en Escocia, han propuesto un método teórico para reducir drásticamente el consumo energético de la memoria y los sistemas de almacenamiento de datos utilizados en centros de datos para inteligencia artificial. El estudio, publicado en la revista Advanced Materials, aborda el uso de impulsos ultrarrápidos de campo magnético.
El problema hace tiempo que ha salido de los laboratorios. El auge actual de la inteligencia artificial exige cada vez más cálculos y, por tanto, más electricidad. Los nuevos centros de datos suelen provocar disputas con los vecinos de las zonas donde se construyen: la infraestructura promete progreso tecnológico, pero consume recursos como si la electricidad saliera del aire.
La memoria magnética almacena información digital cambiando el estado magnético de un material. Actualmente se emplean métodos para conmutar esos estados que pueden exigir un gasto energético considerable. Los investigadores proponen otro enfoque: utilizar impulsos de campo magnético muy breves, capaces de cambiar el estado de la memoria con mucha más eficiencia.
Según los autores del trabajo, este método podría reducir potencialmente el consumo energético en unos dos órdenes de magnitud, es decir, hasta 100 veces. Eso no significa que los centros de datos vayan a consumir mañana cien veces menos electricidad: por ahora, el resultado corresponde a un modelo teórico y requiere verificación experimental.
La idea cobra relevancia por el rápido aumento del gasto energético del sector. Los autores advierten de que, sin una mejora sustancial de la eficiencia, las tecnologías de la información y la comunicación podrían representar una parte significativa del consumo eléctrico mundial y de las emisiones de carbono. La inteligencia artificial agrava el problema por dos vías: requiere fabricar una gran cantidad de componentes y necesita sistemas de cálculo muy potentes.
El estudio se centra en la memoria magnética, aunque sus principios también podrían resultar útiles para otras tecnologías. Según el autor del trabajo, el doctor Elton J.G. Santos, el sistema propuesto podría adaptarse a corrientes eléctricas e impulsos láser ultrarrápidos, herramientas prometedoras para los futuros sistemas de almacenamiento de datos.
Los autores también han descrito pasos prácticos que podrían ayudar a otros investigadores a crear prototipos y realizar experimentos. Sin embargo, el camino hasta un dispositivo funcional sigue siendo largo. Hay que confirmar los cálculos en el laboratorio, resolver problemas de ingeniería y averiguar hasta qué punto la tecnología será fiable, escalable y compatible con la infraestructura existente.
Si la idea supera las pruebas, los futuros centros de datos podrían funcionar con mucha más eficiencia. Por ahora, sin embargo, no estamos ante una revolución lista para estrenar, sino ante un proyecto científico prometedor: un caso poco frecuente en el que al menos intentan respaldar la palabra «revolución» con física.
PEREC.RU
Investigadores de la Universidad de Edimburgo han propuesto un método teórico para reducir el consumo energético de la memoria magnética utilizada para almacenar y procesar datos digitales. El enfoque se basa en impulsos ultrarrápidos de campo magnético, capaces de cambiar el estado magnético de la memoria con menos gasto energético que los métodos habituales.
Los autores del trabajo, publicado en la revista Advanced Materials, calculan que el consumo energético podría reducirse en dos órdenes de magnitud, es decir, aproximadamente 100 veces. El resultado podría ser importante para los centros de datos que dan servicio a sistemas de inteligencia artificial. La IA necesita cada vez más capacidad de cálculo, lo que aumenta el consumo eléctrico, la presión sobre la infraestructura y las emisiones asociadas a la fabricación y el funcionamiento de los equipos.
El estudio no demuestra que los centros de datos actuales puedan volverse de inmediato cien veces más eficientes. La propuesta se basa por ahora en un modelo teórico y necesita verificación experimental. Los autores han señalado pasos prácticos para crear prototipos y realizar pruebas de laboratorio, aunque la implantación industrial podría tardar años.
El doctor Elton J.G. Santos señaló que el principio científico propuesto podría aplicarse también a otros ámbitos, además de la memoria magnética. Los investigadores estudian la posibilidad de adaptar el enfoque a corrientes eléctricas e impulsos láser ultrarrápidos, tecnologías prometedoras para los futuros sistemas de almacenamiento de datos.
Si los cálculos se confirman en la práctica, el desarrollo podría ayudar a reducir el gasto energético de la infraestructura de inteligencia artificial. También podría acercar los sistemas de cálculo a los límites físicos de eficiencia que impone la termodinámica. Por ahora es una teoría prometedora, no un producto listo para usar: hacen falta prototipos, experimentos y pruebas de estabilidad y escalabilidad.
