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Recogni, una startup de software y chips de inteligencia artificial, presentó el martes un novedoso método informático que podría hacer que sus chips utilizados para entrenar y ejecutar sistemas de inteligencia artificial sean más pequeños, más rápidos y menos costosos de operar.
Con el respaldo de BMW, Bosch y la firma de capital de riesgo Mayfield, Recogni desarrolla chips y software especializados para permitir la inferencia de IA: el proceso mediante el cual modelos de IA entrenados realizan predicciones o toman decisiones sobre datos nuevos e invisibles.
La compañía dijo que el nuevo sistema patentado, llamado Pareto, utiliza un enfoque logarítmico que supera los métodos existentes cuando se ejecutan grandes modelos de IA.
«Es un gran salto en todos los KPI (indicadores clave de rendimiento) que influyen en el diseño del sistema de hardware de silicio cuando se trata de computación de IA», dijo a Reuters el cofundador y vicepresidente de IA de Recogni, Gilles Backhus.
Los modelos de IA actuales, como GPT-4 de OpenAI y Gemini de Google, requieren cientos de miles de operaciones matemáticas que consumen mucha energía para generar indicaciones simples en chatbots como ChatGPT.
Recogniz dijo que su nuevo sistema convierte estas operaciones de multiplicación en sumas, reduciendo significativamente el consumo de energía y manteniendo la precisión.
La startup dijo que ya ha probado Pareto en modelos de IA desarrollados por Meta Platforms, Stability AI y otros.
Recogni, cuyo primer chip fue diseñado y fabricado según el proceso de siete nanómetros de Taiwan Semiconductor Manufacturing Co, dijo que estaba trabajando con un socio anónimo para hacer que Pareto esté más ampliamente disponible y anunciará la asociación en los próximos meses.
«Estamos hablando con empresas que están instalando hardware en centros de datos y ofreciéndolo al mundo a cualquiera que básicamente quiera alquilarlo… esa es definitivamente una de las rutas de implementación que estamos considerando», agregó Backhus.
