Neurônios eletrônicos rotativos fazem computação semelhante ao cérebro

Redação do Site Inovação Tecnológica - 04/10/2022

A equipe vê a demonstração como uma nova forma de explorar a eletrônica tradicional, usando-a para uma computação mais eficiente do que a computação digital.
[Imagem: Xiangpeng Liang et al. - 10.1038/s41467-022-29260-1]

Computação de reservatório

Uma nova plataforma de computação analógica permitiu a construção de um processador neuromórfico feito apenas com componentes já disponíveis comercialmente.

É um protótipo completo de um "computador de reservatório" com uma arquitetura de hardware analógico que imita o cérebro, demonstrando uma alternativa de baixo consumo de energia e alta velocidade aos computadores de hoje, baseados em lógica digital.

O cérebro funciona com um princípio de computação muito diferente do processamento de dados binários . Ele opera em muitas entradas diferentes ao mesmo tempo, com cada neurônio conectado a muitos outros em uma rede em cascata variável no tempo. Se for visto como um computador biológico, o cérebro não opera com 1s e 0s, mas em um domínio analógico não linear. Matematicamente, essa lógica pode ser modelada como um "computador de reservatório".

"A computação de reservatório é uma forma de computação neuromórfica que foi proposta pela primeira vez nos anos 2000. Ela pode ser mais facilmente entendida usando a analogia de um lago. Se você jogar pedras em um lago, as ondulações de cada pedra interagem para produzir um padrão de ondulação complexo na superfície da água, como uma memória desvanescente contendo as informações sobre sua atividade de arremesso de pedras.

"Analisando as ondulações, é possível entender quantas pedras você arremessou, os intervalos de tempo entre elas e até o tamanho de cada pedra. O lago é um 'reservatório', e o padrão de ondulação é a matriz de estado do reservatório. Processos similares, incluindo mapeamento e leitura de alta dimensão, foram recentemente identificados no cérebro de camundongos, o que sugere que nosso cérebro também pode operar como um sistema de computação de reservatório complexo," explicou o professor He Qian, da Universidade de Tsinghua, na China.

A implementação é eletrônica, mas o funcionamento pode ser descrito como um sistema de "neurônios rotativos".
[Imagem: Xiangpeng Liang et al. - 10.1038/s41467-022-29260-1]

Neurônios rotativos

Já foram implementadas diversas plataformas de computação de reservatório, mas sempre exigindo sistemas complexos de entrada de dados e leitura dos resultados.

A equipe do professor Qian simplificou tudo, construindo um sistema de computação de reservatório baseado em eletrônica, com capacidade de entrada e leitura integrada.

Usando uma pilha de circuitos eletrônicos, incluindo um módulo de leitura que consiste em uma matriz de memoristores - os componentes eletrônicos com memória mais usados na computação neuromórfica -, a equipe construiu um circuito modelando um reservatório de neurônios rotativos que respondem a entradas em uma forma sequencial e interconectada.

"Nosso principal desafio foi encontrar um emparelhamento equivalente de um algoritmo de rede neural e de um hardware que pudesse ser implementado," disse Qian. "Neste caso, o hardware rotativo eletrônico tem uma função similar ao reservatório do lago, mapeando entradas de baixa dimensão para um espaço de dimensão mais alta, que pode ser linearmente separado usando um classificador linear simples."

Não apenas funcionou, como funcionou consumindo mil vezes menos energia do que qualquer outro sistema de computação de reservatório demonstrado até agora - nesta primeira demonstração, o sistema foi usado para prever com precisão a sequência futura de uma série temporal caótica.

"Há mais na eletrônica do que o transistor binário," diz Qian. "Ainda há muito a ser explorado na rica dinâmica oferecida pela eletrônica para a computação de reservatório neuromórfica, que é particularmente interessante para a computação inspirada no cérebro e inteligência artificial devido à sua baixa complexidade e baixo custo de treinamento."

Mais tópicos