Alberto Sangiovanni Vincentelli: ¡°La tecnolog¨ªa avanza a pasos agigantados y algunos de los saltos se dan por fe¡±

Los chips est¨¢n en todas partes. ¡°No solo en los objetos, sino tambi¨¦n en nosotros mismos¡±, dice Alberto Sangiovanni Vincentelli (Mil¨¢n, 1947), catedr¨¢tico de la Universidad de California en Berkeley y una autoridad cuando se trata de la revoluci¨®n de los circuitos electr¨®nicos. Est¨¢n en los m¨®viles, ordenadores, autom¨®viles, electrodom¨¦sticos, juguetes y hasta en el prosciutto, jam¨®n curado en italiano. Poner un chip al lado del hueso de la pata del cerdo para medir la salinidad y la humedad del jam¨®n ¡ªlas dos cosas m¨¢s importantes a la hora de decidir si est¨¢ listo para comer¡ª, fue una de sus ideas. Hoy, el prosciutto inteligente es una realidad, as¨ª como los sensores que llevan los futbolistas para medir su desempe?o o confirmar que est¨¢n en el campo. Ambas invenciones pasaron por su despacho de Berkeley hace ¡°unos veinte a?os¡±. Tambi¨¦n los chips de Elon Musk para el cerebro, algo que desarroll¨® un colega suyo de la universidad estadounidense ¡°hace mucho tiempo¡±.

Sangiovanni Vincentelli se adelant¨® en el tiempo con sus ideas y cre¨® las herramientas que hicieron posible tener estas tecnolog¨ªas al d¨ªa de hoy. Ha sido galardonado con el premio Fundaci¨®n BBVA Fronteras del Conocimiento por su contribuci¨®n al dise?o y a la mejora de los chips, que est¨¢n presentes en los dispositivos electr¨®nicos de la actualidad. Ha sido referencia en los ¨²ltimos 50 a?os por trasladar el conocimiento entre el mundo acad¨¦mico y las empresas, facilitando la transformaci¨®n en el comercio de chips al rededor de planeta.

El investigador habla con EL PA?S por videoconferencia desde una localidad monta?osa al oeste de India, donde ha viajado para un encuentro de consejeros de una de sus 10 compa?¨ªas. Sangiovanni Vincentelli fund¨®, adem¨¢s, las empresas Cadence y Synopsis, referencias en la industria electr¨®nica mundial por desarrollar los programas utilizados en cada uno de los chips de la actualidad.

Pregunta. ?C¨®mo se siente al ver que su trabajo se utiliza en todo el mundo?

Respuesta. Es incre¨ªble. En alg¨²n momento, surge como algo natural. Dise?as un componente con sus herramientas y es como la persona que invent¨® el martillo. Toda la gente lo usa, pero quien lo ha creado no pens¨®, en su momento, que estaba construyendo cada martillo que hay el mundo. Lo que hacemos es ayudar a la gente a dise?ar chips que van en cada objeto hoy en d¨ªa.

P. Cuando empez¨® su trabajo hace 50 a?os, ?pod¨ªa imaginar que eso pasar¨ªa?

R. S¨ª, sin duda. No era dif¨ªcil imaginarlo. Estaba claro que se pod¨ªa hacer chips cada vez m¨¢s peque?os, m¨¢s potentes y m¨¢s baratos. Y as¨ª sucesivamente. Se pod¨ªa imaginar todo tipo de aplicaciones. Quiero decir, no pod¨ªa hacerlo, pero era obvio que ir¨ªa en esa direcci¨®n. De hecho, uno de los fundadores de Intel, Gordon Moore, postul¨® la Ley de Moore, la cual estipulaba que cada dos a?os se duplicar¨ªa el n¨²mero de chips en un sustrato. Y eso se mantuvo hasta ahora. Es incre¨ªble, porque fue hace 45 a?os. Varios de nosotros tuvimos la misma idea.

P. ?Es f¨ªsicamente sostenible mantener este par¨¢metro?

R. Decimos muchas veces que no podemos m¨¢s. Recuerdo a un buen colega m¨ªo y una autoridad en tecnolog¨ªa, el profesor James Meindl, cuando los transistores ten¨ªan cerca de una micra [equivalente a la millon¨¦sima parte de un metro] dijo en un discurso: ¡°Esto es todo, no podemos m¨¢s¡±. Pero ahora estamos a un nan¨®metro [la millon¨¦sima parte de un mil¨ªmetro], que supone unos pocos ¨¢tomos, uno encima del otro. As¨ª que no se puede hacer mucho m¨¢s. Incluso, los dispositivos ya son tan peque?os que ya no se comportan como un transistor y se convierte en un componente estoc¨¢stico, donde no se puede predecir muy bien lo que sucede.

Estamos acerc¨¢ndonos a los l¨ªmites f¨ªsicos, pero no al final de la capacidad de la microelectr¨®nica

P. ?Cu¨¢les son las complicaciones?

R. La primera es el proceso de fabricaci¨®n, c¨®mo hacer algo tan peque?o. La luz ya no llega ah¨ª y se empieza a usar E-beams [haz de electrones] y l¨¢ser para poder llegar a un nan¨®metro. Pero por debajo de eso, no est¨¢ claro lo que se puede hacer. La segunda es que por ser tan peque?o no se comporta de manera determinada. La ¨²ltima, es demasiado caro y ?realmente vale la pena? Actualmente, una nueva l¨ªnea de fabricaci¨®n de tres nan¨®metros cuesta alrededor de cinco mil millones de d¨®lares. Estas tres cosas revelan que estamos acerc¨¢ndonos a los l¨ªmites f¨ªsicos, pero no al final de la capacidad de la microelectr¨®nica. Podemos hacer algo que se llama paquetes multichip.

P. ?Significar¨ªa unir a varios chips en lugar de tener un ¨²nico superpotente?

R. Esto es lo que hemos estado haciendo desde los a?os cuarenta, cuando se invent¨® el transistor. Poner los componentes en la parte superior del sustrato y conectarlos entre s¨ª. Por otro lado, hacer un solo circuito integrado en un ¨²nico chip es interesante por el rendimiento, porque va m¨¢s r¨¢pido, consume menos energ¨ªa, y hasta puede ser m¨¢s barato en t¨¦rminos de fabricaci¨®n. Pero cuando desarrollarlo es demasiado caro, hay que volver atr¨¢s y usar la antigua f¨®rmula. Ahora, lo que se quiere hacer es enlazar a varios chips desnudos. En lugar de tenerlo embalado, envuelto en un pl¨¢stico y conectado en el tablero, es utilizarlo tal y como sale de las l¨ªneas de fabricaci¨®n. Queda como una tarta, pero con mil capas. La distancia entre ellos es muy corta, por lo que el rendimiento no es tan bueno, entonces es una soluci¨®n intermedia. Ahora se les llama chiplet, que es un nombre gracioso para los m¨®dulos multichip, que empezamos a pensar hace unos 30 a?os.

P. ?Por qu¨¦ no se ha ido por esta v¨ªa desde entonces?

R. Hubo empresas que intentaron hacerlo, pero todas fracasaron. Y la raz¨®n es que la tecnolog¨ªa estaba avanzando muy r¨¢pidamente. El momento en que hab¨ªa el paquete multichip, ya exist¨ªa el chip ¨²nico que lo conten¨ªa todo. Aunque hubiese un chip desnudo, el otro era mejor. Pero ahora no podemos exprimir m¨¢s cosas, por lo que debemos recuperar el nacimiento de la tecnolog¨ªa.

P. ?En el escenario de los microprocesadores se sobreestima el aprendizaje autom¨¢tico?

R. S¨ª, totalmente. Desafortunadamente, la tecnolog¨ªa avanza a pasos agigantados y algunos de los saltos se dan por fe. Algo suena bien, se proyecta y se extrapola lo que puede hacer. El aprendizaje autom¨¢tico es solo un cap¨ªtulo de la inteligencia artificial. Imagina que hay una caja negra y la quiere descifrar. Entonces se hace un experimento: le introduce algo, ve lo que sale, y luego intenta adivinar lo que hay dentro. Y aqu¨ª viene la diferencia entre la f¨ªsica y el aprendizaje autom¨¢tico, que en mi opini¨®n, es solo un enfoque para la identificaci¨®n. Lo que se hac¨ªa en los viejos tiempos con una caja negra era tratar de descubrir cu¨¢l era la f¨ªsica dentro. Entonces se observaba el fen¨®meno y se preguntaba qu¨¦ podr¨ªa explicarlo. Este es un punto clave. Nuestra mente, con modelos matem¨¢ticos modernos y experimentaci¨®n, tratan de explicar el porqu¨¦. La inteligencia artificial no puede hacerlo, porque no conoce el mecanismo en la base del porqu¨¦ un dispositivo se comporta de tal manera. Pero si quiere buscar en la web con ChatGPT est¨¢ bien, no hay ning¨²n problema ah¨ª. Si pierde algo, nadie muere. Pero si el fallo es en la conducci¨®n aut¨®noma, eso es otra historia, una persona puede morir.

P. ?C¨®mo de lejos puede llegar esta inteligencia?

R. Un colega m¨ªo empez¨® a hacer preguntas capciosas y lleg¨® un momento en que ChatPGT dijo cosas sin sentido. Se puede hacer trampa. Con respecto a la manera intuitiva de usar internet, a veces me enfado porque si estoy en Singapur o en India y busco d¨®nde puedo ver a [un partido de] AC Milan contra el Tottenham, me salen todos los canales locales. Pero eso no me interesa, porque quiero saber en qu¨¦ canal italiano. Incluso si digo ¡°en Italia¡± me sigue dando todos los canales de India. Sin embargo, si le digo a ChatGPT ¡°quiero saber los canales que muestran el AC Milan en Italia¡± lo har¨¢ sin ning¨²n problema. Elimina la frustraci¨®n de dedicar tiempo a buscar algo que podr¨ªa haberse hecho de forma m¨¢s inteligente. Y puede aplicarlo de forma interactiva, a m¨ª me encantar¨ªa algo como Alexa. A veces, ella hace un trabajo maravilloso y ChatGPT es sin duda mucho m¨¢s potente que Alexa porque es un modelo m¨¢s grande y por eso puede exprimir m¨¢s conocimiento sobre mi pasado.

P. ?Qu¨¦ le gustar¨ªa ver en los pr¨®ximos a?os con respecto a este tipo de tecnolog¨ªa?

R. El punto clave es entender cu¨¢l es su limitaci¨®n. En lugar de decir que todo es bueno, es preguntarse cu¨¢l es el lado negativo de la tecnolog¨ªa que estamos desarrollando. Siempre hay un lado negativo, pero la gente no lo difunde. En cierta medida, trato de hacer todo lo que pueda, ser¨ªa bueno que todos estudien los pros y los contras. Sobre el aprendizaje autom¨¢tico o de ChatGPT, son excelentes. Pero hay que platearse cu¨¢l es el lado negativo, qu¨¦ se puede garantizar con esta tecnolog¨ªa, d¨®nde se la utiliza mejor y en qu¨¦ no debe ser empleada. Piensa sobre CRISPR-Cas9, que nos permite modificar nuestros genes de una manera precisa. Puede eliminar las enfermedades gen¨¦ticas, pero tambi¨¦n puede llegar a ser como los nazis, todo el mundo nace con los ojos azules, podr¨ªas hacerlo ahora por cierto. ?C¨®mo nos aseguramos de que algo as¨ª no suceda?

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