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Tecnología de spin-memristor deslizando el uso de energía de IA
TDK Corp. ha creado un memristor de giro para la computación neuromórfica, lo que podría reducir el consumo de energía de IA hasta en un 99%, abordando las demandas de energía que no coinciden con la toma de decisiones humanas.
Spin-Memristor desarrollado por TDK Corp. está inspirado en el procesamiento eficiente del cerebro, replicando su bajo uso de potencia mientras maneja tareas complejas.Desarrollado con las energías alternativas y la Comisión de Energía Atómica (CEA), esta tecnología promete una menor potencia, mayor estabilidad y retención de datos a largo plazo.A diferencia de los procesadores digitales convencionales, que dependen del almacenamiento de datos binarios, esta última innovación puede procesar datos en analógico, lo que permite cálculos más matizados y eficientes en energía.Este avance atrae a las industrias centradas en la IA en el borde, desde la electrónica de consumo hasta los sistemas autónomos, donde la eficiencia energética es crítica para las aplicaciones portátiles y de baja potencia.
Los dispositivos neuromórficos existentes encuentran problemas como la retención de datos y el control, problemas que el nuevo spin-Memristor tiene como objetivo resolver.La dependencia del dispositivo de Spintronics, revelando el giro de electrones, permite esta funcionalidad eficiente, así como un impacto ambiental reducido."El cerebro humano es un dispositivo increíblemente eficiente en la energía", señaló un blog del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), que subraya el potencial de "dispositivos más rápidos y de eficiencia energética".
Spin-Memristor desarrollado por TDK Corp. está inspirado en el procesamiento eficiente del cerebro, replicando su bajo uso de potencia mientras maneja tareas complejas.Desarrollado con las energías alternativas y la Comisión de Energía Atómica (CEA), esta tecnología promete una menor potencia, mayor estabilidad y retención de datos a largo plazo.A diferencia de los procesadores digitales convencionales, que dependen del almacenamiento de datos binarios, esta última innovación puede procesar datos en analógico, lo que permite cálculos más matizados y eficientes en energía.Este avance atrae a las industrias centradas en la IA en el borde, desde la electrónica de consumo hasta los sistemas autónomos, donde la eficiencia energética es crítica para las aplicaciones portátiles y de baja potencia.
Los dispositivos neuromórficos existentes encuentran problemas como la retención de datos y el control, problemas que el nuevo spin-Memristor tiene como objetivo resolver.La dependencia del dispositivo de Spintronics, revelando el giro de electrones, permite esta funcionalidad eficiente, así como un impacto ambiental reducido."El cerebro humano es un dispositivo increíblemente eficiente en la energía", señaló un blog del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), que subraya el potencial de "dispositivos más rápidos y de eficiencia energética".