Imagine que utiliza una aplicación de banca electrónica para ingresar dinero en su cuenta. Como toda la información que se envía por Internet, esas comunicaciones podrían verse corrompidas por ruido que introduce errores en los datos.

Para superar este problema, los remitentes codifican los datos antes de transmitirlos, y luego un receptor utiliza un algoritmo de descodificación para corregir los errores y recuperar el mensaje original. En algunos casos, los datos se reciben con información de fiabilidad que ayuda al descodificador a averiguar qué partes de una transmisión son errores probables.

Investigadores del MIT y de otros centros han desarrollado un chip descodificador que emplea un nuevo modelo estadístico para utilizar esta información de fiabilidad de un modo mucho más sencillo y rápido que las técnicas convencionales.

El chip utiliza un algoritmo de descodificación universal desarrollado previamente por el equipo, capaz de descifrar cualquier código de corrección de errores. Normalmente, el hardware de descodificación sólo puede procesar un tipo concreto de código. Este nuevo chip descodificador universal ha batido el récord de descodificación energéticamente eficiente, con un rendimiento entre 10 y 100 veces superior al de otro hardware.

Este avance podría hacer posibles dispositivos móviles con menos chips, ya que dejarían de necesitar hardware separado para múltiples códigos. Esto reduciría la cantidad de material necesario para su fabricación, abaratando costes y mejorando la sostenibilidad. Al hacer que el proceso de descodificación consuma menos energía, el chip también podría mejorar el rendimiento del dispositivo y alargar la duración de la batería. Podría ser especialmente útil para aplicaciones exigentes como la realidad aumentada y virtual y las redes 5G.

"Es la primera vez que alguien supera la barrera de 1 picojulio por bit de decodificación. Es aproximadamente la misma cantidad de energía que se necesita para transmitir un bit dentro del sistema. Había sido un gran umbral simbólico, pero también cambia el equilibrio en el receptor de lo que podría ser la parte más apremiante desde el punto de vista energético: podemos desplazarla del descodificador a otros elementos", afirma Muriel Médard, catedrática NEC de Ciencia e Ingeniería del Software de la Facultad de Ciencias, profesora del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática y coautora de un artículo en el que se presenta el nuevo chip.

Entre los coautores de Médard figuran el autor principal, Arslan Riaz, estudiante de posgrado de la Universidad de Boston (BU); Rabia Tugce Yazicigil, profesora adjunta de Ingeniería Eléctrica e Informática de la BU; y Ken R. Duffy, entonces director del Instituto Hamilton de la Universidad de Maynooth y ahora profesor de la Universidad Northeastern, así como otros del MIT, la BU y la Universidad de Maynooth. El trabajo se presenta en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estados Sólidos.

Clasificación más inteligente

Los datos digitales se transmiten por una red en forma de bits (0 y 1). El emisor codifica los datos añadiendo un código de corrección de errores, que es una cadena redundante de 0 y 1 que puede considerarse un hash. La información sobre este hash se guarda en un libro de códigos específico. Un algoritmo de descodificación en el receptor, diseñado para este código en particular, utiliza su libro de códigos y la estructura hash para recuperar la información original, que puede haber sido desordenada por el ruido. Como cada algoritmo es específico de un código y la mayoría requiere hardware específico, un dispositivo necesitaría muchos chips para descodificar códigos diferentes.

Los investigadores ya habían demostrado GRAND (Guessing Random Additive Noise Decoding), un algoritmo de descodificación universal capaz de descifrar cualquier código. GRAND funciona adivinando el ruido que afectó a la transmisión, restando ese patrón de ruido de los datos recibidos y comprobando después lo que queda en un libro de códigos. Adivina una serie de patrones de ruido en el orden en que es probable que se produzcan.

Los datos suelen recibirse con información de fiabilidad, también llamada información blanda, que ayuda al descodificador a averiguar qué fragmentos son errores. El nuevo chip de descodificación, llamado ORBGRAND (Ordered Reliability Bits GRAND), utiliza esta información de fiabilidad para clasificar los datos en función de la probabilidad de que cada bit sea un error.

Pero no es tan sencillo como ordenar bits individuales. Mientras que el bit más poco fiable puede ser el que más probabilidades de error tenga, quizá el tercero y el cuarto juntos tengan las mismas probabilidades de ser un error que el séptimo bit menos fiable. ORBGRAND utiliza un nuevo modelo estadístico que puede clasificar los bits de esta manera, considerando que varios bits juntos tienen tantas probabilidades de ser un error como algunos bits sueltos.

"Si su coche no funciona, la información blanda puede decirle que probablemente sea la batería. Pero si no es sólo la batería, quizá sean la batería y el alternador juntos los causantes del problema. Así es como una persona racional solucionaría los problemas: diría que en realidad podrían ser estas dos cosas juntas antes de pasar a algo que es mucho menos probable", dice Médard.

ORBGRAND deja de clasificar en cuanto encuentra una palabra clave, lo que suele ocurrir muy pronto. El chip también emplea la paralelización, generando y probando múltiples patrones de ruido simultáneamente para encontrar la palabra clave con mayor rapidez. Como el descodificador deja de funcionar una vez que encuentra la palabra clave, su consumo de energía se mantiene bajo aunque ejecute varios procesos simultáneamente.

Eficacia récord

Cuando compararon su método con el de otros chips, ORBGRAND descodificó con la máxima precisión consumiendo sólo 0,76 picojulios de energía por bit, batiendo el récord de rendimiento anterior. ORBGRAND consume entre 10 y 100 veces menos energía que otros dispositivos.

Uno de los mayores retos del desarrollo del nuevo chip vino dado por este reducido consumo de energía, afirma Médard. Con ORBGRAND, la generación de secuencias de ruido es ahora tan eficiente desde el punto de vista energético que otros procesos en los que los investigadores no se habían centrado antes, como la comprobación de la palabra clave en un libro de códigos, consumen la mayor parte del esfuerzo.

"Ahora, este proceso de comprobación, que es como encender el coche para ver si funciona, es la parte más difícil. Así que tenemos que encontrar formas más eficientes de hacerlo", explica.

El equipo también está estudiando formas de cambiar la modulación de las transmisiones para aprovechar la mayor eficiencia del chip ORBGRAND. También tienen previsto estudiar cómo utilizar su técnica para gestionar de forma más eficiente las transmisiones múltiples que se solapan.

La investigación está financiada, en parte, por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de Estados Unidos (DARPA) y la Fundación de la Ciencia de Irlanda.

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Escrito por Adam Zewe, MIT News Office