Informática

Processadores imprecisos a caminho dos cérebros artificiais

Processadores imprecisos a caminho dos cérebros artificiais
"Nós validamos a abordagem neuromórfica proposta com resultados experimentais obtidos de nossos próprios circuitos e sistemas", garantem os pesquisadores. [Imagem: Elisabetta Chicca et al. - 10.1109/JPROC.2014.2313954]

Que tipo de circuitos e de chips serão adequados para construir cérebros artificiais que sejam eficientes e que consumam a menor quantidade possível de energia?

A resposta pode surpreender: arquiteturas capazes de utilizar não apenas circuitos digitais, mas também circuitos analógicos "imprecisos".

Segundo um dos grupos mais conceituados no campo da neuroinformática, esses circuitos híbridos analógico-digitais serão mais adequados para a construção de sistemas nervosos artificiais do que a tradicional arquitetura digital ultraprecisa na qual se baseiam os computadores.

"Os estímulos ambientais são processados nos sistemas nervosos biológicos dos seres humanos e animais de uma forma totalmente diferente dos computadores modernos," explica Elisabetta Chicca, da Universidade Bielefeld, na Alemanha.

"Sistemas nervosos biológicos organizam-se a si mesmos; eles se adaptam e aprendem. Ao fazer isso, eles exigem uma quantidade relativamente pequena de energia em comparação com os computadores, e apresentam habilidades complexas, tais como a tomada de decisões e o reconhecimento de associações e de padrões," completa ela.

Em 2013, a mesma equipe já havia demonstrado por que os processadores neuromórficos devem imitar comportamentos, e não rodar programas.

Agora eles deram o passo seguinte, compondo a arquitetura e os softwares de teste para uma arquitetura que leve em conta o jeitão analógico de ser do mundo real.

Simulação das sinapses em hardware

No novo trabalho, a equipe alemã comparou os diversos tipos de circuitos que podem ser usados para simular eletronicamente as sinapses, sinais entre as células nervosas usadas para transmitir e processar os estímulos, ou os dados da computação neuromórfica.

Processadores imprecisos a caminho dos cérebros artificiais
O NeuroGrid, um computador que tenta imitar o cérebro, foi apresentado recentemente por pesquisadores da Universidade de Stanford. [Imagem: Stanford University]

Além disso, a equipe analisou o tipo de circuito que poderia imitar a plasticidade dos nervos biológicos - a plasticidade descreve a capacidade das células nervosas, sinapses e áreas cerebrais para se adaptarem de acordo com o uso.

O resultado é um software com base no qual os programas podem ser escritos para controlar os circuitos e os processadores de um "cérebro eletrônico".

"Nós validamos a abordagem neuromórfica proposta com resultados experimentais obtidos de nossos próprios circuitos e sistemas, e discutimos a forma como os circuitos e redes apresentados neste trabalho representam um conjunto útil de componentes para implementar de forma eficiente e elegante a cognição neuromórfica," concluem eles.

Sem mapas precisos

A implementação desses novos conceitos poderá contar com o auxílio dos "transistores sinápticos", que vão além da lógica binária.

Além disso, as conclusões parecem estar de acordo com o trabalho de outras equipes, que já haviam demonstrado que processadores analógicos podem ser mais eficientes para imitar o cérebro e que a teoria do caos pode se tornar uma alternativa à lógica booleana dos circuitos digitais.

Mas a Dra. Elisabeta reconhece que não existe ainda uma rota definida indicando como serão os computadores neuromórficos.

"Vários sistemas eletrônicos analógicos e digitais de inspiração cerebral têm sido propostos como soluções dedicadas para simulações rápidas de redes neurais. Embora essas arquiteturas sejam úteis para explorar as propriedades computacionais de modelos em grande escala do sistema nervoso, o desafio da construção de dispositivos físicos compactos e de baixa potência que possam se comportar de forma inteligente no mundo real e apresentar habilidades cognitivas ainda permanece em aberto," conclui ela .

Bibliografia:

Neuromorphic Electronic circuits for Building Autonomous Cognitive Systems
Elisabetta Chicca, Fabio Stefanini, Chiara Bartolozzi, Giacomo Indiveri
Proceedings of the IEEE
Vol.: 99, 1-22
DOI: 10.1109/JPROC.2014.2313954




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