Criado novo tipo de neurônio artificial para IA em hardware

Redação do Site Inovação Tecnológica - 14/12/2020

As sinapses são simuladas com ondas magnéticas, que são especificamente geradas e divididas usando processos não lineares em vórtices magnéticos microscópicos.
[Imagem: HZDR/Sahneweib/H. Schultheiss]

Inteligência artificial em hardware

As redes neurais estão entre as ferramentas mais importantes na inteligência artificial, imitando o funcionamento do cérebro para identificar padrões, reconhecer textos, imagens, vozes etc.

Hoje, essas redes rodam em processadores tradicionais na forma de software adaptável, mas a grande expectativa é que essas sinapses artificiais possam ser reconstruídas em componentes de hardware, permitindo chegar aos tão esperados processadores neuromórficos.

Agora, pesquisadores alemães acabam de demonstrar um novo conceito para a construção desses componentes, um conceito que tira proveito dos avanços da spintrônica, dispensando a passagem de uma corrente elétrica, como ainda é necessário para os memoristores, os candidatos a neurônios artificiais mais conhecidos.

O componente consiste em um minúsculo disco do material magnético ferro-níquel, circundado por um anel muito fino de ouro, tudo com um diâmetro de apenas alguns micrômetros. Quando uma corrente alternada na faixa dos gigahertz flui através do componente, ele emite micro-ondas que energizam as chamadas ondas de spin no disco.

"Os elétrons no ferro-níquel apresentam um spin, uma espécie de redemoinho local, muito parecido com um pião," explica o professor Helmut Schultheiss, do Centro Helmholtz, na Alemanha. "Usamos os impulsos de micro-ondas para tirar a parte superior do elétron ligeiramente fora do curso."

Os elétrons então passam esse distúrbio para seus vizinhos, o que faz com que uma onda de spin se espalhe pelo componente. As informações podem ser transportadas com alta eficiência dessa maneira, sem a necessidade de mover os próprios elétrons, que é o que ocorre nos chips de computador atuais. Além de mais rápido, o processador não esquenta porque, sem corrente, há menos dissipação de calor.

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Micrografia do componente (quadro à esquerda) e ilustração do seu funcionamento.
[Imagem: L. Körber et al. - 10.1103/PhysRevLett.125.207203]

Limiar de estímulo

Enquanto esse mecanismo é suficiente para guardar dados, seu uso em um componente que imita os neurônios se baseia em um outro efeito não-linear apresentado pelo conjunto: Selecionando a energia correta do feixe de micro-ondas que energiza o vórtice magnético é possível fazer a onda de spin se dividir em duas, cada uma com uma frequência menor.

Isso torna as ondas de spin candidatas promissoras a neurônios artificiais porque há um paralelo surpreendente com o funcionamento do cérebro: Os neurônios também disparam apenas quando um certo limite de estímulo é ultrapassado.

"A próxima coisa que queremos fazer é construir uma pequena rede com nossos neurônios de ondas de spin," anunciou Schultheiss. "Esta rede neuromórfica deve, então, realizar tarefas simples, como reconhecer padrões."

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Reconhecimento de padrões

O reconhecimento de padrões é uma das principais aplicações da inteligência artificial. O reconhecimento facial em um celular, por exemplo, dispensa a senha, mas exige que uma rede neural seja treinada com antecedência, o que envolve grande poder de computação e grandes quantidades de dados. Os fabricantes transferem essa rede para um chip especial, que é integrado ao celular. Mas o sistema tem várias fraquezas, sobretudo o fato de não ser adaptável - tente fazer-se reconhecer usando uma máscara facial e você verá o resultado.

Um processador neuromórfico, por outro lado, também poderia lidar com situações como esta porque seus componentes não são conectados fisicamente em um circuito definitivo, funcionando como as células nervosas no cérebro. "Por causa disso, um computador neuromórfico pode processar grandes volumes de dados de uma só vez, assim como um ser humano - e com muita eficiência energética," afirmou Schultheiss.

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