Desarrollo de IA innovadora y energéticamente eficiente con tecnología ferroeléctrica innovadora

Sinergias y competencias complementarias entre los consorcios ViTFOX de la UE y Corea. © ETH Zúrich / Sinergias y competencias complementarias que unen a los consorcios ViTFOX de la UE y Corea. © ETH Zúrich

Socio en el consorcio del proyecto ViTFOX. © ETH Zúrich / Socios del consorcio en el proyecto ViTFOX. © ETH Zúrich

Cuando la inteligencia artificial (IA) se aplica cada vez más en sectores como la salud, la conducción autónoma y las ciudades inteligentes, las arquitecturas informáticas tradicionales enfrentan límites significativos en velocidad de procesamiento y eficiencia energética. El proyecto »ViTFOX« reúne a ocho socios de Europa y Corea para desarrollar una arquitectura revolucionaria de transformadores de visión basada en óxido ferroeléctrico, que permite una reducción significativa en el consumo de energía y la latencia. A diferencia de las arquitecturas convencionales, que a menudo dependen de unidades separadas de memoria y procesamiento, ViTFOX busca integrar el procesamiento de datos directamente en la memoria, logrando una eficiencia energética mejorada de 50 TOPS/W. La Unión Europea financia el proyecto con 1,5 millones de euros.

Las arquitecturas informáticas tradicionales están limitadas en la gestión de las enormes cantidades de datos que surgen en el panorama digital actual, en cuanto a velocidad de procesamiento y eficiencia energética. Los sistemas neuromórficos, es decir, sistemas que imitan el funcionamiento del cerebro humano, utilizan hardware especializado, como dispositivos ferroeléctricos, para realizar cálculos de manera más eficiente y permitir procesamiento en tiempo real y toma de decisiones. Este enfoque no solo aumenta el rendimiento de aplicaciones de IA como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural, sino que también reduce el consumo de energía, lo que lo convierte en una solución sostenible para tecnologías futuras.

El proyecto ViTFOX está a la vanguardia en impulsar la IA mediante el desarrollo de sistemas neuromórficos energéticamente eficientes. El núcleo del proyecto es la arquitectura de transformadores de visión (ViT), que busca realizar cálculos complejos de IA con menor consumo energético. Los transformadores de visión son un tipo de arquitectura de red neuronal que procesa datos visuales de manera más efectiva que los métodos tradicionales. El objetivo es desarrollar un ViT que utilice materiales ferroeléctricos para alcanzar una eficiencia energética extraordinaria de más de 50 TOPS/W. Este umbral es crucial para aplicaciones de IA en el borde. «Queremos ampliar los límites de la tecnología actual desarrollando plataformas para la co-optimización hardware-software, nuevos materiales y métodos de integración. Esto no solo mejorará el rendimiento de la IA, sino que también garantizará un consumo de energía sostenible», dice el Prof. Dr. Thomas Kämpfe, director del proyecto en el Fraunhofer IPMS, uno de los socios del consorcio. «Queremos contribuir significativamente a la industria de semiconductores abordando tanto los desafíos técnicos de las nuevas tecnologías de memoria como la necesidad social de soluciones informáticas eficientes», añade.

Colaboración entre Europa y Corea para mejorar significativamente el estado del arte

En total, el consorcio ViTFOX está formado por ocho socios de instituciones de investigación líderes, universidades y laboratorios de desarrollo tecnológico de Europa y Corea. El proyecto busca fortalecer la posición de liderazgo de la UE y Corea en el campo de la electrónica ferroeléctrica compatible con silicio basada en hafnio. Este campo ya ha realizado importantes avances pioneros en Europa y ahora ha despertado gran interés entre investigadores coreanos. El proyecto impulsará la tecnología más allá del estado actual, abarcando toda la cadena de valor desde materiales y componentes, hasta la integración heterogénea y monolítica, así como el diseño y simulación de circuitos y sistemas ViT. Es de particular importancia, ya que se beneficia de los avances recientes en materiales ferroeléctricos, especialmente óxido de hafnio-zirconio (HZO). Al demostrar compatibilidad con componentes tradicionales de silicio, representa un enfoque prometedor para mejorar los elementos de memoria y reducir el consumo de energía.

Tres de los objetivos del proyecto están orientados al desarrollo y fabricación de los componentes principales del ViT. Se planea un demostrador de cómputo en memoria, un simulador a nivel de circuito y una plataforma para la co-optimización de hardware y software con óxidos ferroeléctricos. La plataforma soportará dos tipos de nuevas memorias: el FeRAM 3D de alta densidad desarrollado en Corea y las conexiones túnel ferroeléctricas epitaxiales desarrolladas en Europa. La colaboración estrecha permite a los socios combinar su experiencia en ciencia de materiales, tecnología de semiconductores e inteligencia artificial para ampliar los límites de este campo emergente. Más información sobre la colaboración está disponible en el sitio web oficial del proyecto www.vitfox.eu.

Fraunhofer IPMS en el proyecto

El Fraunhofer IPMS es un socio clave en el proyecto ViTFOX, aportando su amplia experiencia en sistemas neuromórficos y tecnologías de semiconductores. El Fraunhofer IPMS se centra en el desarrollo de materiales avanzados y dispositivos para aplicaciones informáticas neuromórficas, especialmente utilizando materiales ferroeléctricos. Esto incluye el diseño y prueba de nuevas conexiones túnel ferroeléctricas (FTJs) y la integración de estos componentes en prototipos funcionales. Con su sala limpia de última generación, el Fraunhofer IPMS facilitará la escalabilidad y optimización de las tecnologías ferroeléctricas, asegurando que cumplan con los estrictos requisitos de sistemas informáticos energéticamente eficientes.

Socios del proyecto:

– ETH Zürich
– Silicon Austria Labs
– Centro Nacional de Investigación Científica Demokritos
– Universidad Nacional de Seúl
– Universidad Hanyang (Corea)
– Universidad Kookmin
– Universidad Soongsil