Reinventando os computadores: Era pós-Lei de Moore virá com computação inspirada no cérebro

Instituto Norte-Americano de Física - 20/02/2020

Uma das capacidades esperadas da "nova computação" é a capacidade para resolver problemas dinâmicos, como identificar e retornar imediatamente imagens similares.
[Imagem: Jack D. Kendall/Suhas Kumar]

Computação neuromórfica

Desde a invenção do transístor, em 1947, o desenvolvimento da computação viu uma duplicação consistente do número de transistores que podem caber em um chip.

Mas essa tendência, conhecida como Lei de Moore, está para atingir seu limite, conforme componentes eletrônicos de tamanho submolecular encontram problemas com o ruído térmico, impossibilitando ainda mais a miniaturização.

Jack Kendall (Rain Neuromorphics) e Suhas Kumar (Hewlett Packard Labs) apresentaram agora um exame completo do cenário da computação, com foco nas funções operacionais necessárias para o avanço da computação neuromórfica - inspirada no cérebro.

O caminho proposto inclui arquiteturas híbridas, compostas de arquiteturas digitais juntamente com um ressurgimento das arquiteturas analógicas, possibilitadas pelos memoristores, que são resistores com memória que podem processar informações diretamente onde elas estão armazenadas, a chamada computação na memória. Ou seja, além de funcionarem como "sinapses artificiais", os memoristores dispensam a separação entre processador e memória.

"O futuro da computação não será colocar mais componentes em um chip, mas repensar a arquitetura do processador desde a base, para simular como um cérebro processa informações com eficiência," disse Kumar.

"Começaram a surgir soluções que replicam o sistema de processamento natural de um cérebro, mas tanto os espaços de pesquisa quanto os de mercado estão abertos," acrescentou Kendall.

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Reinventar os computadores

Para os dois especialistas, os computadores precisam ser reinventados.

"Os computadores de ponta atualmente processam aproximadamente tantas instruções por segundo quanto um cérebro de um inseto," e não têm a capacidade efetivamente de serem escalonados, destaca a dupla. Por outro lado, o cérebro humano é cerca de um milhão de vezes maior em escala e pode realizar cálculos de maior complexidade devido a características como plasticidade e escarsidade.

Reinventar a computação para emular melhor as arquiteturas neurais no cérebro é a chave para resolver problemas dinâmicos não-lineares, e os dois autores preveem que a computação neuromórfica será largamente adotada ainda no início desta década de 2020.

O avanço das primitivas da computação, tais como a não-linearidade, causalidade e escarsidade, em novas arquiteturas, como as redes neurais profundas, trará uma nova onda de computação capaz de lidar com problemas de otimização com restrições muito difíceis, como a previsão do tempo e o sequenciamento genético.

Os dois autores oferecem também uma visão geral dos materiais, componentes, arquiteturas e instrumentação que precisam avançar para que a computação neuromórfica amadureça. Uma rota a ser necessariamente percorrida para viabilizar isto está na descoberta de novos materiais funcionais para desenvolver novos componentes computacionais, defendem eles.

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