Pesquisadores do MIT, nos Estados Unidos, desenvolveram um novo sistema artificial capaz de emular sinapses cerebrais. Além de consumir uma baixa quantidade de energia, o dispositivo consegue processar dados um milhão de vezes mais rápido do que o cérebro humano.
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Segundo os cientistas, o segredo está no design analógico utilizado na fabricação do hardware para transportar prótons em vez de elétrons, permitindo impulsionar feixes luminosos através de materiais sólidos numa velocidade muito maior do que a encontrada em chips atuais.
“O mecanismo funciona com a inserção eletroquímica do menor íon, o próton, em um óxido isolante para modular sua condutividade eletrônica. Como estamos trabalhando com dispositivos muito finos, podemos acelerar o movimento desse íon usando um campo elétrico forte e empurrar esses dispositivos iônicos para operar em nanossegundos”, explica o professor de engenharia nuclear Bilge Yildiz.
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Mais rápido que o pensamento
O novo tipo de resistor programável desenvolvido pelos pesquisadores funciona como blocos de construção de processadores analógicos. A condutividade desses dispositivos pode ser alterada para conduzir ou bloquear íons conforme necessário, permitindo que as informações sejam processadas e transmitidas como nas sinapses naturais.
Como esses resistores conduzem prótons em massa, eles podem alcançar velocidades incríveis graças à utilização de um eletrólito sólido feito de vidro fosfosilicato — dióxido de silício com a adição de fósforo — capaz de bloquear a passagem dos elétrons.
“Quando um forte campo elétrico de até 10 volts é aplicado, os prótons passam pela pilha de dispositivos na velocidade da luz. Isso cria um processador analógico que pode transmitir dados um milhão de vezes mais rápido do que as sinapses do cérebro humano”, acrescenta o professor de engenharia elétrica Jesús A. del Alamo, coautor do estudo.
Aprendizado profundo
Sistemas analógicos de aprendizado profundo são muito mais rápidos e eficientes em termos de consumo de energia do que dispositivos digitais por duas razões principais. Primeiro, porque os cálculos são realizados na própria memória e, em segundo lugar, porque os processadores analógicos conseguem realizar operações em paralelo, permitindo que toda a computação ocorra simultaneamente.
No cérebro humano, o aprendizado acontece devido ao fortalecimento e enfraquecimento das conexões entre os neurônios, um sistema popularmente conhecido como sinapses. Nesses novos processadores, os cientistas aumentam e diminuem a condutância elétrica dos resistores, permitindo uma aprendizagem de máquina analógica muito mais eficaz.
“Com essa nova abordagem que simula sinapses biológicas, podemos criar um sistema computacional de inteligência artificial (IA) mais responsivo, com um consumo mínimo de energia. Só precisamos ajustar o design para poder fabricar os resistores em quantidades maiores e vermos como essas matrizes se comportam quando trabalham em conjunto”, encerra o professor Bilge Yildiz.
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Fonte: Canaltech
