Para resolver um quebra-cabeça ou jogar, a inteligência artificial pode exigir software rodando em milhares de computadores. Essa poderia ser a energia que três usinas nucleares produzem em uma hora.
Uma equipe de engenheiros criou hardware que pode aprender habilidades usando um tipo de IA que atualmente é executado em plataformas de software. Compartilhar recursos de inteligência entre hardware e software compensaria a energia necessária para o uso da IA em aplicativos mais avançados, como carros autônomos ou descoberta de drogas.
“O software está enfrentando a maioria dos desafios da IA. Se você pudesse incorporar inteligência aos componentes do circuito, além do que está acontecendo no software, você poderia fazer coisas que simplesmente não podem ser feitas hoje”, disse Shriram Ramanathan, professor de materiais. engenharia na Universidade de Purdue.
O desenvolvimento de hardware de IA ainda está em estágio inicial de pesquisa. Os pesquisadores demonstraram a IA em partes de hardware em potencial, mas ainda não atenderam à grande demanda de energia da IA.
À medida que a IA penetra mais na vida cotidiana, uma forte dependência de software com enormes necessidades de energia não é sustentável, disse Ramanathan. Se o hardware e o software puderem compartilhar recursos de inteligência, uma área de silício poderá conseguir mais com uma determinada entrada de energia.
A equipe de Ramanathan é a primeira a demonstrar memória artificial “tipo árvore” em uma peça de hardware em potencial à temperatura ambiente. Pesquisadores no passado só conseguiram observar esse tipo de memória em hardware a temperaturas muito baixas para dispositivos eletrônicos.
Os resultados deste estudo são publicados na revista Nature Communications.
O hardware que a equipe de Ramanathan desenvolveu é feito do chamado material quântico. Esses materiais são conhecidos por possuir propriedades que não podem ser explicadas pela física clássica. O laboratório de Ramanathan tem trabalhado para entender melhor esses materiais e como eles podem ser usados para resolver problemas em eletrônica.
O software usa a memória semelhante a uma árvore para organizar as informações em vários “ramos”, facilitando a recuperação dessas informações ao aprender novas habilidades ou tarefas.
A estratégia é inspirada em como o cérebro humano categoriza informações e toma decisões.
“Os seres humanos memorizam as coisas em uma estrutura de árvore de categorias. Memorizamos ‘maçã’ na categoria de ‘fruta’ e ‘elefante’ na categoria de ‘animal’, por exemplo” “, disse Hai-Tian Zhang, um pós-doutorado de Lillian Gilbreth. na Faculdade de Engenharia de Purdue. “A imitação desses recursos no hardware é potencialmente interessante para a computação inspirada no cérebro”.
A equipe introduziu um próton em um material quântico chamado óxido de neodímio-níquel. Eles descobriram que a aplicação de um pulso elétrico ao material se move ao redor do próton. Cada nova posição do próton cria um estado de resistência diferente, que cria um site de armazenamento de informações chamado estado de memória. Vários pulsos elétricos criam um ramo composto de estados de memória.
“Podemos construir milhares de estados de memória no material tirando proveito dos efeitos da mecânica quântica. O material permanece o mesmo. Estamos simplesmente trocando prótons”, disse Ramanathan.
Por meio de simulações das propriedades descobertas neste material, a equipe mostrou que o material é capaz de aprender os números de 0 a 9. A capacidade de aprender números é um teste básico da inteligência artificial.
A demonstração dessas árvores à temperatura ambiente em um material é um passo para mostrar que o hardware pode descarregar tarefas do software.
“Essa descoberta abre novas fronteiras para a IA que foram amplamente ignoradas porque a implementação desse tipo de inteligência no hardware eletrônico não existia”, disse Ramanathan.
O material também pode ajudar a criar uma maneira de os seres humanos se comunicarem mais naturalmente com a IA.
“Os prótons também são transportadores naturais de informação em seres humanos. Um dispositivo ativado pelo transporte de prótons pode ser um componente essencial para, eventualmente, alcançar a comunicação direta com organismos, como por meio de um implante cerebral”, disse Zhang.
Publicado em 07/05/2020 21h13
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