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Informática

Chip de IA inovador opera descentralizado, sem internet ou nuvem

Redação do Site Inovação Tecnológica - 20/05/2025

Chip de IA inovador opera descentralizado, sem internet ou nuvem
O chip minúsculo incorpora alguns dos recursos mais avançados da computação.
[Imagem: Andreas Heddergott/TUM]

IA desconectada

Um novo chip projetado para rodar algoritmos de inteligência artificial funciona sem a necessidade de se conectar a um servidor na nuvem ou mesmo de uma conexão de internet, condições exigidas pelos hardwares de IA atuais.

Batizado de AI Pro, o chip foi modelado a partir do funcionamento do cérebro humano, com uma arquitetura neuromórfica inovadora que permite realizar cálculos com alta velocidade e "segurança cibernética total", dizem os pesquisadores. Além disso, ele é até dez vezes mais eficiente em termos de energia em comparação com os chips existentes.

E há outras novidades técnicas: Ao contrário dos chips convencionais, as unidades de computação e memória do AI Pro estão localizadas juntas, um conceito conhecido como computação na memória.

Isso é possível porque o projeto segue o princípio da chamada "computação hiperdimensional", ou seja, o chip reconhece semelhanças e padrões, mas não requer milhões de registros de dados para aprender.

Chip de IA inovador opera descentralizado, sem internet ou nuvem
O chip em sua também minúscula placa-mãe, já pronta para aplicações práticas.
[Imagem: Sandy A. Wasif et al. - 10.1109/TCSI.2025.3547039]

Aprendizado por comparação

Em vez de depender da análise de inúmeras imagens ou descrições de treinamento, como no método de aprendizado profundo usado pelos chips de IA convencionais, o AI Pro combina várias informações, como o fato - por exemplo - de que um carro tem quatro rodas, de que ele trafega em ruas e pode ter diferentes formatos.

"Os humanos também tiram conclusões e aprendem por meio de semelhanças," compara o professor Hussam Amrouch, na Universidade Técnica de Munique, na Alemanha.

Uma vantagem importante da computação semelhante à do cérebro está na economia energia. Para o treinamento de uma tarefa de amostra, o novo chip consumiu 24 microjoules, enquanto chips comparáveis exigiram de dez a cem vezes mais energia.

Outra vantagem é que não se trata de um protótipo de laboratório, mas de unidades já fabricadas em uma fundição industrial - ainda que o custo de fabricar uns poucos exemplares tenha sido exorbitante.

"Essa combinação de arquitetura moderna de processador, especialização de algoritmos e processamento de dados inovador torna o chip de IA algo especial," disse o professor Amrouch.

Chip de IA inovador opera descentralizado, sem internet ou nuvem
O protótipo custou € 30 mil, mas o preço será muito menor quando o chip for fabricado em escala comercial.
[Imagem: Sandy A. Wasif et al. - 10.1109/TCSI.2025.3547039]

Aplicações específicas

Apesar das inúmeras vantagens, o novo chip não se compara diretamente com as versões líderes de mercado. Processadores da NVIDIA, por exemplo, exigem conexão com a internet mas contam com mais de 200 bilhões de transistores.

O AI Pro tem meros 10 milhões de transistores, mas isto é suficiente para as tarefas a que se propõe: Aplicações dedicadas, ou seja, o chip é projetado e fabricado para resolver um único tipo de tarefa, voltando-se portanto para aplicações específicas.

Por exemplo, a equipe está se concentrando no processamento de dados de frequência cardíaca e outros dados vitais coletados por meio de relógios inteligentes, bem como no processamento de dados de navegação de drones. Como esses dados permanecem a bordo do pequeno processador, eliminam-se riscos associados às conexões de internet, que são preocupantes sobretudo quando se lida com dados pessoais, como os registros de saúde.

Assim, indo na contramão da disseminação da nuvem como repositório de dados e poder de processamento, a equipe acredita que há melhores abordagens: "O futuro pertence àqueles que possuem o hardware," profetiza o professor Amrouch.

Bibliografia:

Artigo: Domain-Specific Hyperdimensional RISC-V Processor for Edge-AI Training
Autores: Sandy A. Wasif, Miran Wael, Paul R. Genssler, Eman Azab, Maggie Mashaly, Mohamed A. Abd El Ghany, Hussam Amrouch
Revista: IEEE Transactions on Circuits and Systems
DOI: 10.1109/TCSI.2025.3547039
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