Eletrônica

Chip neural aponta para inteligência artificial em hardware

Chip neural de memristores
Um conceito artístico ilustrando a inteligência artificial em hardware (esquerda) e o protótipo do chip neuromórfico (direita), que possui 100 sinapses artificiais. [Imagem: Peter Allen/UCSB]

Inteligência artificial baseada em hardware

Está pronto o primeiro chip neuromórfico com uma rede neural feita inteiramente de memristores.

Os memristores são o "elo encontrado" da eletrônica, um componente que apresenta memória e cuja existência só foi confirmada em 2008.

Como guarda uma memória das correntes elétricas que passaram por ele, cada memristor - a palavra é uma junção de "memória" e "resistor" - pode funcionar como uma sinapse artificial.

Diferentemente dos transistores, que funcionam com base no controle e na passagem de elétrons, os memristores funcionam com base no movimento de íons, de forma mais parecida com a que os neurônios usam para se comunicar por sinais elétricos.

Várias versões de chips neurais baseados em memristores vêm sendo construídos ao longo dos últimos anos.

Mirko Prezioso e seus colegas da Universidade da Califórnia em Santa Bárbara construíram agora uma rede neural completa usando apenas as sinapses artificiais, sem depender de outros componentes eletrônicos, um passo importante para a inteligência artificial baseada em hardware.

Chip neural de memristores
Os memristores são os blocos amarelos nas junções. As tensões de V1 a V3, as entradas da rede neural, levam a corrente, que é acumulada nos fios verticais. f1 e f2 são as saídas da rede neural. [Imagem: Mirko Prezioso et al. - 10.1038/nature14441]

Perceptron

A rede neural implementada em hardware, sem o uso de transistores, consiste naquilo que os engenheiros chamam de perceptron, um algoritmo simples para classificação linear.

O chip é capaz de desempenhar uma única tarefa: ler e interpretar padrões de letras em imagens de 3 x 3 pixels em preto e branco.

As imagens representam as letras "z", "v" e "n", que foram estilizadas de várias maneiras e saturadas com "ruído" - elas foram borradas - para testar a capacidade de reconhecimento do chip.

O chip conseguiu detectar corretamente as letras e colocá-las em ordem.

"É um passo pequeno, mas importante. Com tempo e novos progressos, o circuito eventualmente poderá ser expandido e escalonado para se aproximar de algo como o cérebro humano, que possui 1015 conexões sinápticas," disse o professor Dmitri Strukov, um dos pioneiros na área e coordenador do grupo.

Para isso, será necessário acondicionar muitos mais memristores dentro de um chip, o que a equipe planeja fazer adotando a tecnologia tradicional usada pela indústria eletrônica, o que facilitará não apenas a construção de protótipos de maior densidade, mas também sua conexão a circuitos eletrônicos tradicionais, construindo processadores híbridos que possam desempenhar tarefas práticas.

Bibliografia:

Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metal-oxide memristors
Mirko Prezioso, Farnood Merrikh-Bayat, Brian D. Hoskins, Gina C. Adam, K. K. Likharev, Dmitri B. Strukov
Nature
Vol.: 521, 61-64
DOI: 10.1038/nature14441




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