Más allá de teléfonos, drones o dispositivos portátiles, permite llevar capacidades de IA a dispositivos pequeños, autónomos y energéticamente eficientes. Especialmente relevante en aplicaciones en las que el consumo, el tamaño, la privacidad de los datos o la conectividad limitada sean factores críticos.
Para sistemas de monitorización continua de estructuras e infraestructuras, como puentes, edificios o instalaciones industriales; sensores inteligentes para entornos industriales, agrícolas o urbanos; sistemas de seguridad biométricos, como reconocimiento facial, de voz o de patrones; dispositivos médicos portátiles o de monitorización continua; sistemas de visión artificial para drones o robots. Aplicaciones en vehículos, movilidad inteligente o electrónica de consumo como relojes, collares, gafas tecnológicas, entre muchos otros.
• Chip pionero, para ordenadores, móvil, drones, sensores, cámaras de vigilancia o accesorios tech como relojes, collares, gafas, entre otros.
• La española `Ars Magna´ capaz de operar con bajo consumo energético, en tiempo real y con mayor privacidad de datos.
• Con un crecimiento del 15% anual, en 2029 la inversión mundial en `edge computing´ alcanzará 450.000 millones de dólares.
• Según Nvidia, el futuro de los chips y hardware para IA dependerá de cuánto rendimiento se pueda extraer de cada unidad de energía.
Se trata de innovación tecnológica altamente disruptiva con una nueva generación de chips que no solo mejora lo existente, sino que cambia la forma de diseñar hardware para IA. Permitiendo llevar la inteligencia al edge con un uso significativamente más eficiente de los recursos. Tecnología que permitirá avanzar hacia un suministro más eficiente de chips para IA mediante soluciones de edge computing de alto rendimiento energético, además de descentralizar la IA y aliviar la escasez de chips que existe en el mercado. Con el desarrollo de chips únicos diseñados desde cero para entornos con recursos limitados. Además, la propuesta de Ars Magna va más allá de la eficiencia energética. Su tecnología combina redes neuronales morfológicas y computación estocástica. Es decir, en lugar de realizar cálculos exactos y altamente intensivos, el sistema trabaja con probabilidades.
Esto reduce el número de operaciones necesarias, el uso de hardware y el consumo energético. Permite avanzar hacia un modelo de IA más eficiente y distribuido, contribuyendo a aliviar la presión sobre la demanda de chips.Y es que, la demanda de chips se ha disparado en un mercado altamente concentrado en pocos proveedores globales, esto supone riesgos de dependencia tecnológica y soberanía digital. Según Nvidia, que domina del 80% al 90% del mercado, el futuro de los chips y hardware para IA dependerá de cuánto rendimiento se pueda extraer de cada unidad de energía.
En este contexto, surge la necesidad de avanzar hacia modelos más eficientes y distribuidos, como el edge computing. Se prevé que la inversión mundial en edge computing alcance los 450.000 millones de dólares en 2029, con un crecimiento anual de casi el 15%, impulsado por el crecimiento de la IA en el edge. Y aquí es donde Ars Magna juega un papel fundamental con sus chips únicos para descentralizar la IA y aliviar la escasez de chips.
La spin-off, ha sido creada por BeAble Capital, en su faceta de `industry builder´, a raíz de la innovación en chips para IA de investigadores del Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad de las Islas Baleares (UIB).
La firma ya ha creado e invertido en más de 45 compañías a nivel nacional en las áreas de computación avanzada, cuántica, materiales avanzados, nanotecnología, fotónica, micro y nanoelectrónica y biotecnología industrial. Aumentando en más de un 15% la generación de empresas industriales de base científica en España que permiten potenciar la industrialización avanzada europea.
