El I Matchmaking Day de MicroNanoSpain, concebido como punto de encuentro para el ecosistema semiconductor nacional, reunió a empresas, centros tecnológicos y universidades vinculadas al diseño de chips, los sensores, la inteligencia artificial y la microelectrónica.
Entre las tecnologías presentadas durante la jornada destacó el trabajo de INTERA en computación neuromórfica, un enfoque inspirado en la forma en que el cerebro procesa la información: reaccionando ante estímulos, adaptándose al entorno y utilizando únicamente los recursos necesarios.
La compañía mostró su propuesta para conectar los modelos de inteligencia artificial neuromórfica con el hardware encargado de ejecutarlos, un paso esencial para trasladar esta tecnología desde la investigación hasta dispositivos médicos, robots, drones, sistemas de seguridad o equipos industriales.
INTERA, inteligencia artificial desde el chip hasta la aplicación
INTERA desarrolla soluciones de inteligencia artificial embebida y aceleradores orientados a mejorar el rendimiento y la eficiencia de los sistemas electrónicos. Su actividad abarca el diseño de chips, ASIC, FPGA y arquitecturas RISC-V, junto con el desarrollo de software y modelos de inteligencia artificial.
La compañía surge de la unión de las capacidades de Sensing & Control y NVISION para reforzar su trabajo en inteligencia artificial, Internet de las cosas, sensores y semiconductores. Cuenta con más de 50 profesionales, entre ellos 14 doctores, ocho doctorandos y 27 ingenieros.
INTERA ha participado en más de cien proyectos nacionales y europeos de investigación y desarrollo, coordinando 45 de ellos. Esta experiencia le permite trabajar en ámbitos como la industria avanzada, la energía, la salud digital, la seguridad y la defensa.
Su propuesta parte de una idea clara: llevar la inteligencia artificial al lugar donde se generan los datos para poder actuar de inmediato, sin depender permanentemente de la nube.
¿Qué es la computación neuromórfica?
La computación neuromórfica es una forma de diseñar sistemas electrónicos inspirada en el funcionamiento del cerebro.
Los ordenadores tradicionales procesan grandes cantidades de datos de manera continua. Los sistemas neuromórficos, en cambio, utilizan redes de neuronas artificiales que se activan cuando reciben un estímulo relevante.
Estos modelos se conocen como redes neuronales de impulsos o Spiking Neural Networks —SNN—. Su principal diferencia es que no necesitan procesar constantemente toda la información, sino únicamente los cambios que se producen.
Puede compararse con un sensor de movimiento. En lugar de revisar continuamente todo lo que ocurre en una habitación, el sistema se activa cuando detecta una variación significativa.
Esto reduce los cálculos necesarios y, por tanto, el consumo energético. También permite interpretar mejor datos donde el tiempo es importante, ya que el sistema tiene en cuenta qué ha sucedido, cuándo y en qué orden.
Sensores que solo transmiten los cambios
Las cámaras neuromórficas son uno de los ejemplos más claros de esta tecnología.
Una cámara convencional captura imágenes completas a intervalos regulares, aunque la mayor parte de la escena permanezca igual. Una cámara basada en eventos transmite únicamente los cambios de luz detectados por cada píxel.
El resultado es un flujo de eventos que indica dónde y cuándo se ha producido una variación. Esto permite seguir movimientos rápidos con menos datos, menor latencia y un consumo energético más reducido.
Sin embargo, el sensor es solo una parte del sistema. También se necesitan modelos capaces de interpretar esos eventos y procesadores preparados para ejecutarlos eficientemente.
INTERA estructura este ecosistema en tres elementos: sensores que captan los estímulos, modelos neuromórficos que interpretan la información y aceleradores de hardware que ejecutan esos modelos con rapidez y bajo consumo.
El reto de trasladar la investigación a la industria
La inteligencia artificial convencional dispone de herramientas consolidadas para entrenar, convertir y desplegar modelos en ordenadores, teléfonos móviles o sistemas industriales.
El entorno neuromórfico todavía está más fragmentado. Existen distintos simuladores, formatos, chips y arquitecturas, pero no siempre pueden comunicarse entre sí.
Esto obliga en muchos casos a adaptar manualmente cada red neuronal al dispositivo elegido, lo que aumenta los costes, requiere conocimientos muy especializados y ralentiza el desarrollo de nuevas aplicaciones.
INTERA trabaja precisamente para cerrar esta brecha y facilitar que los modelos desarrollados por la comunidad científica puedan ejecutarse en hardware real.
SNN-MLIR, un compilador para redes neuromórficas
La principal novedad presentada por INTERA es SNN-MLIR, un compilador de código abierto diseñado para trasladar redes neuronales de impulsos a distintas arquitecturas de hardware.
Un compilador funciona como un traductor. Recibe un modelo de inteligencia artificial y lo transforma en instrucciones que puede comprender el dispositivo donde se va a ejecutar.
SNN-MLIR toma una representación común de la red neuromórfica, la optimiza y genera el código necesario para procesadores y aceleradores como RISC-V, Arm, FPGA de Xilinx, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi o Arduino.
Esto permite adaptar un mismo modelo a diferentes dispositivos sin tener que desarrollar una versión completamente nueva para cada plataforma.
La herramienta se ha publicado en código abierto para que empresas, centros tecnológicos y desarrolladores puedan utilizarla y participar en su evolución. El objetivo es contribuir a la creación de estándares comunes dentro del ecosistema neuromórfico.
Una propuesta que conecta software y semiconductores
La ventaja competitiva de INTERA reside en su capacidad para trabajar sobre toda la cadena tecnológica.
La compañía conecta el modelado y entrenamiento de las redes neuronales, la optimización y compilación del software y su despliegue sobre aceleradores de hardware de bajo consumo.
Esta visión permite tener en cuenta desde las primeras fases aspectos como el consumo energético, la velocidad de respuesta o los recursos disponibles en el chip.
Un modelo puede funcionar correctamente en un ordenador con una gran capacidad de cálculo, pero resultar inviable en un pequeño sensor alimentado por batería. INTERA trabaja para reducir y adaptar esos modelos, de forma que puedan ejecutarse directamente en dispositivos con recursos limitados.
Inteligencia artificial sin depender de la nube
Una de las principales aplicaciones de la computación neuromórfica es la llamada inteligencia artificial en el edge, que consiste en ejecutar los modelos directamente en el dispositivo que genera la información.
Puede tratarse de una cámara, un reloj inteligente, un robot, un dron o un sensor instalado en una máquina.
Procesar los datos localmente permite responder con mayor rapidez, seguir funcionando sin una conexión estable y reducir la cantidad de información enviada a servidores externos. También puede mejorar la privacidad, especialmente en dispositivos médicos o sistemas que manejan datos sensibles.
La reducción del consumo energético es igualmente importante. Al procesar solo los eventos relevantes, los sistemas neuromórficos pueden funcionar durante más tiempo con baterías pequeñas.
Aplicaciones en salud, robótica e industria
Las señales biomédicas, como los electrocardiogramas, electroencefalogramas o la actividad muscular, contienen patrones que evolucionan con el tiempo. Las redes neuromórficas resultan especialmente adecuadas para interpretar este tipo de información.
Un reloj, un parche médico o un sistema Holter inteligente podría analizar continuamente estas señales y detectar posibles anomalías directamente en el dispositivo, sin enviar todos los datos a la nube.
En robótica y movilidad, la combinación de cámaras basadas en eventos y redes neuronales de impulsos permite detectar objetos, anticipar movimientos y evitar obstáculos con una latencia muy baja. Esto puede aplicarse a drones, vehículos autónomos, robots industriales o sistemas de vigilancia.
También existen aplicaciones en mantenimiento predictivo. Los motores, las baterías y la maquinaria industrial generan datos sobre temperatura, vibración o consumo. Los sistemas neuromórficos pueden aprender su funcionamiento habitual y avisar cuando aparece un comportamiento anómalo.
INTERA participa, entre otras iniciativas, en el proyecto europeo RIGOLETTO, orientado a la monitorización de baterías eléctricas mediante redes neuronales de impulsos.
Seguridad y detección de amenazas
La tecnología neuromórfica también puede utilizarse para monitorizar sistemas electrónicos y detectar comportamientos anómalos, fallos o posibles ciberataques.
INTERA trabaja además en la detección temprana de amenazas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares. Las redes neuronales de impulsos pueden analizar señales débiles, reconocer patrones temporales y adaptarse al ruido ambiental.
Estas capacidades pueden aplicarse en fronteras, puertos, instalaciones críticas, sistemas de defensa o redes distribuidas de sensores que necesiten funcionar de forma continua y con un consumo reducido.
Del laboratorio a soluciones con impacto real
La computación neuromórfica continúa siendo una tecnología emergente. Su llegada a aplicaciones comerciales dependerá no solo de desarrollar sensores y chips avanzados, sino también de disponer de herramientas que faciliten su integración.
SNN-MLIR busca cubrir precisamente esta necesidad, creando un puente entre los modelos desarrollados en el ámbito de la investigación y los dispositivos que deberán ejecutarlos.
Su carácter abierto puede fomentar la colaboración, reducir la fragmentación y acelerar el desarrollo de soluciones interoperables.
La presentación de INTERA en el I Matchmaking Day mostró que la innovación en semiconductores no consiste únicamente en fabricar chips más pequeños o potentes. También requiere desarrollar el software, los compiladores y las arquitecturas necesarias para aprovecharlos.
A través de esta jornada, MicroNanoSpain contribuye a conectar a los agentes del ecosistema semiconductor nacional y a dar visibilidad a tecnologías con potencial para transformar la industria, la salud, la energía, la seguridad y los sistemas autónomos.
Fotografías de Intera Group
