Los microprocesadores y unidades de procesamiento gráfico que implementan inteligencia artificial computan y almacenan la información en unidades distintas, lo que conlleva un gran desperdicio de tiempo y energía en la transferencia de datos.

En esta charla, presentaré un paradigma de computación radicalmente nuevo llamado computación neuromórfica, que ha demostrado ser hasta 1000 veces más eficiente energéticamente en sistemas pequeños. Este nuevo enfoque se basa en el uso de neuronas y sinapsis electrónicas para el cálculo en memoria, y mostraré cómo nuestro equipo ha reducido su complejidad, abriendo la puerta a la escalabilidad y comercialización de sistemas de inteligencia artificial de bajo consumo energético.

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Mario Lanza obtuvo su doctorado en 2010 por Ingeniería Electrónica en la Universidad Autónoma de Barcelona. Fue becario postdoctoral Marie Curie en la Universidad de Stanford (Estados Unidos), y lideró grupos de investigación en la Universidad de Soochow (China, 2013-2020) y en la Universidad Rey Abdullah de Ciencia y Tecnología (Arabia Saudita, 2020-2024).

Actualmente, es profesor en la Universidad Nacional de Singapur, donde se dedica al desarrollo de hardware de bajo consumo energético para inteligencia artificial. Ha publicado múltiples artículos de investigación en revistas de alto impacto como Nature y Science, y ha sido distinguido como Fellow por el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) de Estados Unidos.