AlphaGo, la inteligencia artificial que venció al mejor jugador humano en Go en 2016, necesitó casi 2.000 unidades de procesamiento central y 300 de procesadores gráficos para funcionar. El resultado: cada partida supuso facturas eléctricas por valor de 2.725 euros. Para reducir este coste, Song Han ha diseñado software y hardware que permiten ejecutar potentes programas de inteligencia artificial (IA) como AlphaGo en dispositivos móviles de baja potencia.

La técnica de "compresión profunda" creada por Han permite ejecutar los algoritmos de inteligencia artificial de un teléfono inteligente en tiempo real. Estos algoritmos permiten reconocer objetos, generar imágenes y comprender el lenguaje humano. Facebook, entre otras compañías, utiliza el diseño de software de Han para reducir la necesidad computacional que un algoritmo de IA necesita para reconocer objetos. Esto permite identificar objetos del mundo real con la cámara de cualquier teléfono inteligente para poder agregarle efectos visuales digitales.

En 2016, Han cofundó una compañía de chips de IA llamada DeePhi Tech, que Xilinx, la compañía estadounidense de semiconductores, adquirió el año pasado.

En su nuevo rol como profesor asistente del MIT, Han se dedica a automatizar el diseño de algoritmos de IA. Su objetivo es "permitir que cualquier persona no experta pueda diseñar redes neuronales compactas con solo pulsar un botón", explica, refiriéndose a los sistemas informáticos inspirados en el cerebro humano que se han vuelto fundamentales para el funcionamiento de la IA.

Gracias a esto, los desarrolladores de software sin experiencia en IA podrían usar dichas redes neuronales para clasificar objetos, mejorar la resolución de imágenes y analizar vídeos de manera más eficiente.

- Por Yiting Sun