Computação Neuromórfica? Fala-se em modelos de computação que procuram emitar a estrutura e funcionamento do cérebro humano. Este tipo de processamento tem vindo a ganhar destaque e aparece como uma abordagem revolucionária dentro do mundo da IA, ao ganhar escala em eficiência e sustentabilidade quando confrontada com as
arquiteturas convencionais baseada em Von Neumann. Existe um senão em tudo isto. A escalabilidade fica-se pela eficiência e sustentabilidade, no entanto, para o desenvolvimento de hardware e software ainda é inviável pensar-se num cenário de larga escala.
Para resolver o maior desafio para a sua disseminação é essencial que se desenvolvam estratégias que viabilizem a sua adoção. A revista Nature publicou um estudo assinado por 23 investigadores de várias instituições — incluindo a Universidade da Califórnia — propõe diretrizes claras para garantir a superação destes desafios e este avanço tecnológico acessível para aplicação comercial e científica (numa altura que se fala na computação quântica como o próximo passo para a disrupção tecnológica).
Os investigadores argumentam que não existirá uma solução única e universal para estes sistemas bioinspirados, mas sim um ecossistema de hardwares especializados adaptados para diferentes necessidades de processamento. Esta tecnologia apresenta não só aplicações promissoras para setores como a inteligência artificial, como para a computação científica, RA e RV, dispositivos wearables (que podemos vestir), agricultura inteligente e cidades do futuro. Para além disto, a sua implementação pode contribuir significativamente para a gestão energética e espacial eficiente dos atuais sistemas de processamento modernos.
Aspectos inovadores e benéficos dos processadores neuromórficos
Este novo tipo de processamento destaca-se por oferecer vantagens expressivas face aos processadores tradicionais, principalmente nos requesitos de eficiência energética e desempenho computacional, tais como:
Redução do consumo energético: A procura crescente por maior potência de computação tem mostrado o potencial para uma crise energética no setor de tecnologia. Projeções indicam que o consumo elétrico associado à IA pode aumentar para o dobro até 2026, segundo menciona a American Enterprise Institute em um estudo sobre a exigência energética da IA, tornando a computação neuromórfica uma solução crucial para a sustentabilidade futura.
O racional de dimensão e eficiência estrutural: processadores neuromórficos podem executar tarefas mais avançadas em dispositivos de menores dimensões, viabilizando aplicações descentralizadas e diminuindo a necessidade de data centers de grandes dimensões.
Parallel processing com melhorias de desempenho: A estrutura neural dos sistemas neuromórficos permite execuções simultâneas de elevada eficiência, o que melhora de forma significativa tools como Machine Learning, análise de dados e Deep Pattern Recognition.
Entre os exemplos mais notáveis de inovação, destaca-se este o processador NeuRRAM, descrito como “não apenas duas vezes mais eficiente em termos energéticos do que os processadores convencionais de última geração, mas também versátil e capaz de fornecer resultados tão precisos quanto os processadores tradicionais” desenvolvido sob a liderança do professor Gert Cauwenberghs. Este processador representa um avanço significativo ao permitir processamento direto na memória, reduzindo drasticamente o consumo energético e abrindo novas possibilidades para a aplicação de IA em dispositivos de baixa potência.
Inovações e estudos recentes na área
Entre os projetos mais promissores neste campo, destaca-se o THOR: The Neuromorphic Commons, iniciativa inovadora que “fornece acesso aberto a hardware neuromórfico e ferramentas para investigações interdisciplinares e colaborativas” financiada pela National Science Foundation com um investimento de US$ 4 milhões. O objetivo do projeto é criar uma infraestrutura aberta para investigação em hardware neuromórfico, incentivando a colaboração entre diferentes áreas do conhecimento e acelerando o desenvolvimento desta tecnologia disruptiva.
Outro aspecto fundamental para a evolução do processamento neuromórfico é a implementação do conceito de esparsidade (que é disperso), um princípio essencial destacado pelos investigadores, pois é um princípio inspirado na organização neural do cérebro humano. Durante o desenvolvimento cognitivo, o cérebro inicialmente cria uma grande quantidade de conexões neurais (densificação) antes de podá-las seletivamente, resultando numa organização mais eficiente para a retenção de informações relevantes. No caso desta propriedade ser replicada em processadores neuromórficos, os dispositivos tornar-se-ão ainda mais compactos e energeticamente eficientes, viabilizando aplicações em larga escala.
Além disso, os especialistas destacam a importância de estreitar a colaboração entre a academia e a indústria, enfatizando que “é a chave para moldar o futuro desta área” para acelerar a comercialização da tecnologia. A docente Dhireesha Kudithipudi, da Universidade do Texas em San Antonio, ressalta que o desenvolvimento de novos frameworks e arquiteturas abertas será um fator determinante para consolidar a computação neuromórfica como uma alternativa viável para aplicações industriais e científicas.
Embora a computação neuromórfica ainda enfrente desafios técnicos e estruturais para sua adoção plena, “a escalabilidade expansível e a eficiência superior que derivam do paralelismo massivo e da estrutura hierárquica na representação neural (…)” têm bastante potencial ao combinar “uma conectividade sináptica local densa dentro de núcleos neurossinápticos modelados a partir da matéria cinzenta do cérebro com uma conectividade global esparsa na comunicação neural entre núcleos, modelando a matéria branca do cérebro, facilitada por interconexões reconfiguráveis de elevada largura de banda no processador e interconexões estruturadas hierarquicamente entre semicondutores” disse Cauwenberghs.
Fonte:da Redação e da maistecnologia
Reeditado para:Noticias do Stop 2025
Outras fontes • AFP, AP, TASS, EBS
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