Doom es el juego que se convirtió en un referente. Desde sus humildes comienzos en una PC 386, ha sido portado para ejecutarse en todo, incluso en el humilde Raspberry Pi Pico. «Gran cosa», dices, pero esta historia de IEEE Spectrum se aleja de ejecutar Doom en hardware de menor especificación. ¡En cambio, vemos cómo un chip de potencia ultra baja ha aprendido a jugar Doom usando solo un milivatio de potencia!
Cuantifiquemos 1 Milivatio de potencia. Es 1/1000 de vatio, pero incluso ese bajo nivel de consumo de energía es difícil de comprender. Tomemos, por ejemplo, la RTX 4090 de Nvidia, esta tarjeta puede consumir alrededor de 400-450 vatios de energía. Eso es aproximadamente 400,000 veces más energía que la que usa el NDP200 de Syntiant. Claro, el NDP200 no aparecerá en nuestra lista de las mejores GPU, ya que se trata más de usar datos para tomar decisiones basadas en el entrenamiento. El asesinato de Doom es solo por diversión.
El NDP200 (Procesador de decisión neuronal) de Syntiant es un chip de potencia ultrabaja para redes neuronales. Se utiliza principalmente para monitorear video y audio para desencadenar eventos a los que reaccionarán otros sistemas. El NDP200 puede funcionar hasta a 100 MHz e incluso tiene 26 pines GPIO, como el Raspberry Pi original.
Syntiant entrenó la red neuronal del NDP200 utilizando VizDoom, una versión de Doom utilizada para la investigación de IA y el aprendizaje de refuerzo a partir de información visual sin procesar. El entrenamiento requería comprender lo que estaba viendo la red neuronal, principalmente identificando al enemigo y, en última instancia, definiendo una respuesta. En este caso, ver demonio, disparar demonio. El «jugador» tiene la tarea de defender una habitación circular que está bajo ataque constante. La red neuronal tuvo que aprender a jugar Doom, lo que también significó aprender a conservar municiones. La red neuronal constaba de aproximadamente 600 000 parámetros, todos los cuales se comprimieron en los 640 Kb de RAM y el núcleo neuronal del NDP200, funcionando a 9 gigabytes por segundo.
El propósito de la demostración no es mostrar qué tan bien puede jugar Doom, sino demostrar qué tan eficiente es el NDP200 en la «detección de personas en el cuadro delimitador», lo que normalmente requeriría un procesador mucho más potente. Usando solo 1 milivatio de potencia para escanear seis fotogramas de video para realizar esta tarea, el NDP200 podría integrarse fácilmente en los sistemas de seguridad del hogar y del vehículo. Syntiant afirma que esto es 1/100 de la potencia que tiene un Arm Cortex A53, el mismo chip Arm que alimenta la Raspberry Pi 3.
Por ahora, la IA del NDP200 limita su carnicería a los demonios. Solo esperamos que no comience a hablar con el chatbot de Bing.