Neurônios armazenam e transmitem informações no cérebro. Fonte: CNRI / SPL
Um chip de computação supercondutor baseado em neurônios que processa a informação de forma mais eficiente e rápida do que o cérebro humano. Novas realizações recentemente publicadas em Progress in Science podem levar os cientistas a desenvolver dispositivos de computação de última geração para projetar sistemas biológicos de mimetismo Um importante benchmark. Embora ainda existam muitos obstáculos antes de serem comercialmente disponíveis, o estudo abre a porta para um software de aprendizagem de máquinas mais natural.
Hoje em dia, o software de inteligência artificial está cada vez mais começando a imitar o cérebro humano, e algoritmos como a classificação automática de imagens do Google e programas de aprendizagem de línguas também podem realizar tarefas complexas usando redes neurais artificiais, mas porque o software de computador convencional não pode ser projetado Executando um algoritmo parecido com o cérebro, essas máquinas exigem mais poder computacional do que o cérebro humano.
"Certamente haverá uma maneira melhor de fazer isso porque a natureza vai encontrar uma solução melhor", disse o co-autor do estudo Michael Schneider, físico do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST).
O NIST é uma das várias equipes que desejam desenvolver hardware neuromórfico que imita o cérebro humano e, esperançosamente, o hardware neuromórfico executará o software cerebral de forma mais eficiente. Nos sistemas eletrônicos convencionais, os transistores são freqüentemente espaçados em intervalos regulares A quantidade exata de informação é processada (dígitos binários 0 ou 1), mas o hardware neuromórfico pode acumular uma pequena quantidade de informações de várias fontes e alterar essas informações para produzir um tipo diferente de sinal e, se necessário, emitir uma corrente , Assim como os neurônios descarregam, então esse hardware neuromórfico requer menos energia para correr.
No entanto, esses dispositivos até agora foram ineficazes, especialmente quando os transistores precisam transmitir informações através de lacunas ou sinapses, de modo que a equipe Schneider usou superconductores de nióbio para criar eletrodos semelhantes a neurônios que podem conduzir eletricidade sem resistência , Os pesquisadores usam milhares de nanoclusters magnéticos de manganês para preencher lacunas em supercondutores.
Ao alterar o número de campos magnéticos na sinapse, esses nanoclusters podem ser alinhados em diferentes direções, permitindo que o sistema codifique informações nas direções elétrica e magnética, dando ao sistema mais poder do que outros sistemas neuromórficos Do poder de computação, enquanto não ocupando espaço físico adicional.
Essas sinapses descarregam 1 bilhão de vezes por segundo, várias ordens de grandeza mais rápidas que os neurônios humanos e consumem apenas cerca de dez milésimos da energia biológica sinapse no processo de simulação computacional, passou para o próximo Sintetizar neurônios pode ser usado para verificar informações de entrada de até nove fontes antes de um eletrodo, mas milhares de sinapses são necessárias antes que o sistema com base nessa tecnologia seja usado para cálculos complexos, e Schneider disse que pode ser expandido para esse nível Para mais estudos e análises.
Outro problema é que a sinapse só pode operar em temperaturas zero quase absolutas e precisa ser resfriada com nitrogênio líquido. Enquanto Steven Furber, engenheiro de informática da Universidade de Manchester no Reino Unido, ressalta que isso pode tornar o chip impraticável em pequenos dispositivos Embora grandes centros de dados possam atendê-lo, a Schneider disse que o resfriamento do dispositivo pode exigir menos energia do que operar um sistema eletrônico convencional com uma quantidade significativa de poder de computação.
Carver Mead, engenheiro elétrico do Instituto de Tecnologia da Califórnia, elogiou o estudo como uma nova maneira de calcular formas neuromórficas. "Há muita especulação no campo agora, e estamos felizes em ver que o bom trabalho pode ser feito objetivamente "Ele disse, mas pode demorar muito tempo antes que o chip seja realmente usado no mundo da computação, e atualmente há competição feroz e desafios de muitos outros dispositivos de computação neuromórficos.
A Furber também enfatiza a ampla gama de aplicações práticas deste novo dispositivo. "Esta tecnologia de dispositivo também é muito interessante, mas não estamos plenamente conscientes das principais características dessas sinapses biológicas de hoje e não sabemos como usá-las de forma mais eficiente. Por exemplo, ele disse, ainda há muitas questões que precisam ser abordadas neste momento: como essas sinapses se remodem enquanto se formam. Isso torna muito difícil para os pesquisadores reconstruir o processo em chips de memória.
Apesar disso, Furber disse que levará 10 anos ou mais para que um novo dispositivo de computação entre no mercado e, mesmo que os neurocientistas tenham dificuldade em entender o cérebro humano, é imperativo que eles desenvolvam tantas técnicas diferentes quanto possível.