Novo chip para deep learning analógico bate recorde de velocidade com alta eficiência energética

Um dos principais gargalos no desenvolvimento de inteligências artificiais ainda mais potentes reside no fato de que, com os processadores atuais, o consumo energético para treinar redes neurais artificiais tem aumentado exponencialmente, se tornando em muitos casos proibitivo. O cérebro humano, por sua vez, é conhecido por ser um órgão extremamente eficiente no consumo energético, fazendo o mesmo trabalho com apenas uma fração da energia. Uma das razões para isso é que o cérebro funciona de forma analógica, enquanto que os chips processam informação no formato digital. Por outro lado, em comparação com os computadores, a velocidade das sinapses biológicas é muito lenta, devido a propriedades físico-químicas dentro das células.

Em um trabalho publicado em 2020, pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, apresentaram um novo chip capaz de realizar operações computacionais similares às das sinapses de forma analógica, mas 1 milhão de vezes mais rápido que sua contraparte biológica. Entretanto, a eficiência energética ainda era relativamente baixa e o chip precisava operar em condições especiais, o que limitava seu uso prático. Agora, o mesmo time apresenta uma nova versão do chip que é um milhão de vezes ainda mais rápida que a versão anterior, mas com a vantagem de operar em condições ambientais e com alta eficiência.

O novo processador é equipado com resistores programáveis protônicos, que são arranjados na forma de uma malha organizada em camadas. Através da aplicação de um campo elétrico, prótons se movem através de um material eletrólito por canais nos resistores, aumentando ou diminuindo sua condutância; é esta alteração que faz com que o resistor seja “programável”, e assim “aprenda” de forma analógica. Ao contrário de versões anteriores, neste caso o eletrólito é um material inorgânico, chamado de vidro de fosfo-silicato (PSG). O conjunto de engenharia do chip com os materiais em questão lhe garantiu desempenho superior, já que os prótons se movem quase sem resistência pelo PSG.

Agora que o conceito do chip foi demonstrado, os pesquisadores vão trabalhar na confecção de uma versão para produção em grandes volumes, que poderá ser usada em um primeiro momento em uma nova geração de computadores especializados no treinamento de redes neurais robustas, e é claro que se der tudo certo, no futuro esses processadores podem equipar nossos dispositivos imbuídos de inteligência artificial.

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