IA física: glosario con conceptos clave para entender la próxima revolución de la inteligencia artificial

¿Qué es la IA física?

Es una rama de la inteligencia artificial que busca que máquinas como robots, drones o vehículos autónomos puedan percibir su entorno, razonar y ejecutar acciones en el mundo real. A diferencia de un chatbot, no solo procesa información: también interactúa con el entorno mediante cámaras, sensores y otros dispositivos.

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¿Qué es un agente de IA?

Es un sistema que puede recibir información, analizarla, tomar decisiones y ejecutar acciones para cumplir un objetivo. Por ejemplo, un robot que identifica una caja dañada en un almacén, busca un reemplazo y reorganiza la entrega sin intervención humana.

¿Qué es la IA agéntica (Agentic AI)?

Es un tipo de inteligencia artificial diseñada para actuar con mayor autonomía. En lugar de responder una única instrucción, puede planificar varios pasos, adaptarse a cambios y resolver problemas para alcanzar una meta.

¿Qué es Helios?

Helios es la plataforma de infraestructura de AMD para inteligencia artificial. Reúne procesadores, aceleradores, redes y software para entrenar y ejecutar modelos de IA a gran escala en centros de datos. Según la compañía, está diseñada para soportar miles de agentes de IA trabajando al mismo tiempo.

¿Qué es un CPU?

La Unidad Central de Procesamiento (CPU) es el “cerebro” general de una computadora. Se encarga de coordinar las tareas, ejecutar instrucciones y administrar el funcionamiento del sistema. En aplicaciones de IA, controla el flujo de información y coordina el trabajo del resto de los componentes.

¿Qué es un GPU?

La Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU) fue creada originalmente para generar gráficos, pero hoy es fundamental para la inteligencia artificial porque puede realizar millones de cálculos en paralelo. Gracias a ello, es el componente que normalmente se utiliza para entrenar y ejecutar modelos de IA.

¿En qué se diferencian un CPU y un GPU?

El CPU está diseñado para realizar pocas tareas complejas de forma muy eficiente y coordinar el sistema. El GPU, en cambio, puede ejecutar miles de operaciones sencillas al mismo tiempo. En inteligencia artificial ambos trabajan juntos: el CPU organiza las tareas y el GPU realiza el procesamiento masivo.

¿Qué es un NPU?

La Unidad de Procesamiento Neuronal (NPU) es un chip especializado en ejecutar tareas de inteligencia artificial consumiendo menos energía que un CPU o un GPU. Cada vez más computadoras y teléfonos lo incorporan para ejecutar funciones de IA directamente en el dispositivo.

¿Qué significa “IA en el borde” (Edge AI)?

Significa que la inteligencia artificial procesa la información directamente en el dispositivo donde se genera, como un robot, un dron o un vehículo, sin depender constantemente de un centro de datos. Esto reduce la latencia y permite tomar decisiones en tiempo real.

¿Qué son los centros de datos?

Son instalaciones que albergan miles de servidores donde se entrenan y ejecutan modelos de inteligencia artificial. Empresas como AMD desarrollan la infraestructura para que esos centros de datos puedan procesar enormes cantidades de información.

¿Qué es la inferencia?

Es el momento en que un modelo de IA ya entrenado utiliza lo aprendido para responder una consulta, identificar un objeto, traducir un texto o tomar una decisión.

¿Qué significa entrenar un modelo de IA?

Es el proceso mediante el cual un modelo analiza enormes cantidades de datos para aprender patrones y poder realizar tareas específicas. Dependiendo de su tamaño, el entrenamiento puede tomar desde horas hasta varios meses y requiere gran capacidad de procesamiento.

¿Qué es ROCm?

ROCm (Radeon Open Compute) es la plataforma de software de código abierto de AMD para desarrollar y ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento. Funciona como un conjunto de herramientas que permite a los desarrolladores aprovechar al máximo los aceleradores y GPU de AMD para entrenar y ejecutar modelos de IA.

En términos sencillos, si el hardware es el “motor”, ROCm es el software que permite que ese motor funcione de manera eficiente con modelos como los grandes modelos de lenguaje (LLM).

¿Qué son los tokens en inteligencia artificial?

Los tokens son las unidades básicas de información que procesa un modelo de inteligencia artificial. Un token puede ser una palabra, parte de una palabra, un número o incluso un signo de puntuación. Cuantos más tokens puede generar o procesar un sistema por segundo, mayor suele ser su velocidad de respuesta.

¿Qué es una API?

Una API (Application Programming Interface o Interfaz de Programación de Aplicaciones) es un conjunto de reglas que permite que diferentes programas o aplicaciones se comuniquen entre sí.

En inteligencia artificial, una API permite que una aplicación utilice un modelo de IA sin tener que desarrollarlo desde cero. Por ejemplo, una empresa puede integrar un chatbot, un traductor automático o un generador de imágenes en su plataforma mediante una API.

En otras palabras, la API funciona como un puente que conecta una aplicación con un servicio de inteligencia artificial para intercambiar información y ejecutar tareas.