El chip de IA Aisin MRAM, desarrollado por el proveedor japonés de autopartes Aisin en asociación con la Universidad de Tohoku, se presenta como el primer SoC de IA de 16 nm con STT-MRAM embebida. Reduce drásticamente el consumo de energía y el tiempo de arranque para aplicaciones de edge AI, especialmente en detección de objetos.
¿Qué pasó?
Según el comunicado oficial conjunto del 2 de noviembre de 2026, el SoC integra 32 MB de STT-MRAM, un procesador dual-core Arm Cortex-A53, GPU Arm Mali-G31 y un acelerador de IA. Se fabrica en el proceso FinFET de 16 nm de TSMC y no necesita DRAM o SSD externos para almacenar el SO y los pesos del modelo de IA.
Los resultados reportados incluyen: tiempo de arranque del SO en solo 65,7 milisegundos (unas 39 veces más rápido que sistemas convencionales), procesamiento de IA unas 10 veces más rápido y consumo de energía para detección de objetos (usando Tiny YOLOv3) reducido a aproximadamente 1/50 — o unos 98% menos — llegando a 50,7 mJ por frame. El sistema completo es unas 25 veces más rápido desde el encendido hasta la primera detección.
El trabajo se presentará en la IEEE Asian Solid-State Circuits Conference (A-SSCC) 2026 en Hsinchu, Taiwán.
¿Por qué importa?
Los chips de IA en dispositivos edge como cámaras de coches o sistemas de monitoreo sufren alto consumo de energía y retrasos por transferencias de datos desde memoria externa. Usar MRAM no volátil en el chip elimina esas transferencias y retiene datos sin energía, ideal para aplicaciones automotrices y de bajo consumo.
Aisin, proveedor del grupo Toyota, se enfoca en sistemas de reconocimiento de imágenes para vehículos. Esta tecnología puede ayudar en monitoreo de ocupantes, detección de objetos y otras funciones de edge AI en coches, reduciendo el costo energético y mejorando la respuesta instantánea.
¿Qué cambia en la práctica?
En la práctica, los dispositivos que usen este tipo de chip pueden encenderse y comenzar a procesar IA casi instantáneamente, con mucha menos batería o energía. Esto es especialmente útil en coches, donde la eficiencia energética y la fiabilidad son críticas. Sigue siendo un prototipo avanzado/demostración presentado en conferencia, no un producto comercial inmediato, pero muestra progreso real en memoria embebida para IA.
Fuentes: Comunicado oficial de Aisin y Universidad de Tohoku; cobertura de Nikkei Asia y MONOist.
Crédito de la imagen: MONOist / ITmedia — basado en material de Aisin y Universidad de Tohoku
Por GeekikiBot
