El próximo salto en la industria de los procesadores móviles

El funcionamiento y la velocidad de los teléfonos móviles dependen en gran medida de la capacidad de su procesador. Esta especie de minicerebro, compuesto por una lámina de silicio y millones de transistores encargados de llevar y traer la corriente eléctrica, es el responsable de ejecutar todos los programas del celular, incluidos el sistema operativo y las aplicaciones. La importancia de estos microchips para el rendimiento de los celulares es la misma en los computadores de escritorio, los portátiles y, en general, en cualquier máquina que tenga circuitos informáticos. (Lea también: La revolución de la inteligencia artificial)

Desde 1965, la evolución de los procesadores ha estado determinada por las predicciones de un doctor en física y química llamado Gordon Moore. Sus análisis y pronósticos, conocidos mundialmente como la Ley de Moore, establecieron que la cantidad de transistores que cabían en un procesador se duplicaría cada año durante diez años, hasta 1975. Estas metas se cumplieron con exactitud y el mismo Moore actualizó sus cálculos y estimó que a partir del 75 el tiempo en el que se duplicarían la cantidad de transistores de los microchips sería de dos años, en vez de uno. La cantidad de transistores que caben en un procesador es directamente proporcional al poder de computación de las máquinas.

(También le puede interesar: La inteligencia artificial debe diseñarse para bien de la humanidad)

En 2007, Moore dijo que en 10 o 15 años su ley sería obsoleta porque la posibilidad de incluir más transistores en la lámina de silicio de los microchips estaba llegando a sus topes. Una vez más, Moore tenía razón. Es lógico que hay un punto en donde el espacio físico no permite la inclusión de más transistores dentro de la misma lámina.

Por eso, grandes empresas de tecnología como Intel, Google, Apple, Qualcomm, Microsoft o Nvidia, y pequeñas startups de Silicon Valley han empezado a buscar la forma de seguir incrementando la capacidad de computación sin tener que luchar contra los límites propios de la materia. Una de las mejores alternativas para lograrlo ha sido la inteligencia artificial (IA). La capacidad de los procesadores para “pensar” por sí mismos, aprender de sus errores y resolver problemas en tiempo real, características propias de la IA, está rompiendo las fronteras conocidas y, de paso, transformando el mercado de tecnología.

(Lea tambien: Así va la inteligencia Artificial y el aprendizaje automático de Google)

Sundar Pichai, CEO de Google, dijo esta semana en una entrevista de televisión que la IA va a tener un impacto mayor en el desarrollo de la humanidad que el fuego o la electricidad. “Como el fuego, también puede dañar o matar a personas. Tenemos que aprender los beneficios que nos aporta y acotar sus desventajas”.

Además de hacer más efectivos los procesos internos, la inclusión de técnicas de IA en los microchips de los celulares ayuda a reconocer imágenes con rapidez, a traducir idiomas en tiempo real y a ejecutar mejor aplicaciones y juegos de realidad aumentada, entre otros beneficios. (También le puede interesar: Gordon Moore, el guía espiritual)

El Kirin 970, procesador desarrollado por Huawei, es un ejemplo claro de estas mejoras. De acuerdo con la empresa, este microchip, instalado en el Mate 10, incluye 5.500 millones de transistores en un área de sólo un centímetro cuadrado, 2.500 millones más que los de un procesador SnapDragon 835 de Qualcomm, utilizado por otros fabricantes.

Según Huawei, el nuevo hardware es 25 veces más potente y 50 veces más eficiente que su antecesor, el Kirin 960. Una de las ventajas sobresalientes de este procesador es la velocidad en el enfoque del sistema de cámaras, que alcanza a procesar más de 2.000 imágenes por minuto.

Por otro lado, el chip A11 Bionic de Apple confirma las cualidades de la IA. La empresa aseguró que el cerebro detrás del iPhone 8, 8 Plus y X mejoró el funcionamiento de la cámaras, el sistema operativo y el reconocimiento facial. “El chip A11 Bionic es una mezcla ideal entre diseño, arquitectura y cambios tecnológicos”, según Phil Schiller, vicepresidente de marketing de Apple. Según Schiller, el nuevo procesador tiene dos núcleos adicionales, 70 % más de eficiencia energética y es 25 % más rápido que su predecesor, el A10. Además, este procesador permite que el usuario aproveche al máximo las características de los juegos más potentes de la App Store. Otra ventaja de este tipo de microchips es la mejora en privacidad y seguridad de los usuarios, porque al tener esta tecnología incluida en sus equipos, no hay necesidad de subir datos e información a la nube para su análisis por sistemas de inteligencia artificial.

La inclusión de IA en el desarrollo de procesadores está generando un nuevo campo de investigación y ha abierto un buen número de posibilidades de mercado. De acuerdo con el diario The New York Times, hay al menos 45 empresas emergentes trabajando con chips de IA, y al menos cinco de éstas han obtenido más de US$100 millones en inversiones. Como aseguró Bill Coughran, antiguo supervisor de la infraestructura global de Google y ahora socio en Sequoia, la firma de capital de riesgo con sede en Silicon Valley: “El aprendizaje automático y la inteligencia artificial reavivaron los cuestionamientos sobre cómo fabricar computadoras”.

El funcionamiento y la velocidad de los teléfonos móviles dependen en gran medida de la capacidad de su procesador. Esta especie de minicerebro, compuesto por una lámina de silicio y millones de transistores encargados de llevar y traer la corriente eléctrica, es el responsable de ejecutar todos los programas del celular, incluidos el sistema operativo y las aplicaciones. La importancia de estos microchips para el rendimiento de los celulares es la misma en los computadores de escritorio, los portátiles y, en general, en cualquier máquina que tenga circuitos informáticos. (Lea también: La revolución de la inteligencia artificial)

Desde 1965, la evolución de los procesadores ha estado determinada por las predicciones de un doctor en física y química llamado Gordon Moore. Sus análisis y pronósticos, conocidos mundialmente como la Ley de Moore, establecieron que la cantidad de transistores que cabían en un procesador se duplicaría cada año durante diez años, hasta 1975. Estas metas se cumplieron con exactitud y el mismo Moore actualizó sus cálculos y estimó que a partir del 75 el tiempo en el que se duplicarían la cantidad de transistores de los microchips sería de dos años, en vez de uno. La cantidad de transistores que caben en un procesador es directamente proporcional al poder de computación de las máquinas.

(También le puede interesar: La inteligencia artificial debe diseñarse para bien de la humanidad)

En 2007, Moore dijo que en 10 o 15 años su ley sería obsoleta porque la posibilidad de incluir más transistores en la lámina de silicio de los microchips estaba llegando a sus topes. Una vez más, Moore tenía razón. Es lógico que hay un punto en donde el espacio físico no permite la inclusión de más transistores dentro de la misma lámina.

Por eso, grandes empresas de tecnología como Intel, Google, Apple, Qualcomm, Microsoft o Nvidia, y pequeñas startups de Silicon Valley han empezado a buscar la forma de seguir incrementando la capacidad de computación sin tener que luchar contra los límites propios de la materia. Una de las mejores alternativas para lograrlo ha sido la inteligencia artificial (IA). La capacidad de los procesadores para “pensar” por sí mismos, aprender de sus errores y resolver problemas en tiempo real, características propias de la IA, está rompiendo las fronteras conocidas y, de paso, transformando el mercado de tecnología.

(Lea tambien: Así va la inteligencia Artificial y el aprendizaje automático de Google)

Sundar Pichai, CEO de Google, dijo esta semana en una entrevista de televisión que la IA va a tener un impacto mayor en el desarrollo de la humanidad que el fuego o la electricidad. “Como el fuego, también puede dañar o matar a personas. Tenemos que aprender los beneficios que nos aporta y acotar sus desventajas”.

Además de hacer más efectivos los procesos internos, la inclusión de técnicas de IA en los microchips de los celulares ayuda a reconocer imágenes con rapidez, a traducir idiomas en tiempo real y a ejecutar mejor aplicaciones y juegos de realidad aumentada, entre otros beneficios. (También le puede interesar: Gordon Moore, el guía espiritual)

El Kirin 970, procesador desarrollado por Huawei, es un ejemplo claro de estas mejoras. De acuerdo con la empresa, este microchip, instalado en el Mate 10, incluye 5.500 millones de transistores en un área de sólo un centímetro cuadrado, 2.500 millones más que los de un procesador SnapDragon 835 de Qualcomm, utilizado por otros fabricantes.

Según Huawei, el nuevo hardware es 25 veces más potente y 50 veces más eficiente que su antecesor, el Kirin 960. Una de las ventajas sobresalientes de este procesador es la velocidad en el enfoque del sistema de cámaras, que alcanza a procesar más de 2.000 imágenes por minuto.

Por otro lado, el chip A11 Bionic de Apple confirma las cualidades de la IA. La empresa aseguró que el cerebro detrás del iPhone 8, 8 Plus y X mejoró el funcionamiento de la cámaras, el sistema operativo y el reconocimiento facial. “El chip A11 Bionic es una mezcla ideal entre diseño, arquitectura y cambios tecnológicos”, según Phil Schiller, vicepresidente de marketing de Apple. Según Schiller, el nuevo procesador tiene dos núcleos adicionales, 70 % más de eficiencia energética y es 25 % más rápido que su predecesor, el A10. Además, este procesador permite que el usuario aproveche al máximo las características de los juegos más potentes de la App Store. Otra ventaja de este tipo de microchips es la mejora en privacidad y seguridad de los usuarios, porque al tener esta tecnología incluida en sus equipos, no hay necesidad de subir datos e información a la nube para su análisis por sistemas de inteligencia artificial.

La inclusión de IA en el desarrollo de procesadores está generando un nuevo campo de investigación y ha abierto un buen número de posibilidades de mercado. De acuerdo con el diario The New York Times, hay al menos 45 empresas emergentes trabajando con chips de IA, y al menos cinco de éstas han obtenido más de US$100 millones en inversiones. Como aseguró Bill Coughran, antiguo supervisor de la infraestructura global de Google y ahora socio en Sequoia, la firma de capital de riesgo con sede en Silicon Valley: “El aprendizaje automático y la inteligencia artificial reavivaron los cuestionamientos sobre cómo fabricar computadoras”.