As redes neurais são algumas das ferramentas mais importantes da inteligência artificial (I.A.): elas imitam o funcionamento do cérebro humano e podem reconhecer textos, linguagem e imagens com segurança, para citar apenas alguns. Até agora, eles são executados em processadores tradicionais na forma de software adaptável, mas os especialistas estão trabalhando em um conceito alternativo, o ‘computador neuromórfico’.
Nesse caso, os pontos de comutação do cérebro – os neurônios – não são simulados por software, mas reconstruídos em componentes de hardware. Uma equipe de pesquisadores do Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) agora demonstrou uma nova abordagem para esse tipo de hardware – ondas magnéticas direcionadas que são geradas e divididas em wafers do tamanho de um micrômetro. Olhando para o futuro, isso pode significar que as tarefas de otimização e reconhecimento de padrões podem ser concluídas mais rapidamente e com mais eficiência energética. Os pesquisadores apresentaram seus resultados na revista Physical Review Letters.
A equipe baseou suas investigações em um minúsculo disco do material magnético ferro-níquel, com um diâmetro de apenas alguns micrômetros de largura. Um anel de ouro é colocado ao redor deste disco: quando uma corrente alternada na faixa de gigahertz flui através dele, ela emite microondas que excitam as chamadas ondas de spin no disco. “Os elétrons no ferro-níquel exibem um spin, uma espécie de giro no local, como um pião”, explica Helmut Schultheiß, chefe do Emmy Noether Group “Magnonics” da HZDR. “Usamos os impulsos de microondas para jogar a parte superior do elétron ligeiramente fora do curso.” Os elétrons então passam esse distúrbio para seus respectivos vizinhos – o que faz com que uma onda de spin se espalhe pelo material. 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.
Em 2019, o grupo Schultheiß descobriu algo notável: sob certas circunstâncias, a onda de spin gerada no vórtice magnético pode ser dividida em duas ondas, cada uma com uma frequência reduzida. “Os chamados efeitos não lineares são responsáveis por isso”, explica o colega de Schultheiß, Lukas Körber. “Eles só são ativados quando a potência das microondas irradiadas ultrapassa um certo limite.” Esse comportamento sugere que as ondas de spin são candidatas promissoras a neurônios artificiais porque há um paralelo surpreendente com o funcionamento do cérebro: esses neurônios também disparam apenas quando um certo limite de estímulo é ultrapassado.
Isca de microondas
No início, porém, os cientistas foram incapazes de controlar a divisão da onda de spin com muita precisão. Körber explica por quê: “Quando enviamos o micro-ondas para o disco, houve um lapso de tempo antes que a onda de spin se dividisse em duas novas ondas. E isso era difícil de controlar.” Então, a equipe teve que pensar em uma maneira de contornar o problema, que eles descreveram agora em Physical Review Letters: Além do anel de ouro, uma pequena faixa magnética é fixada perto da placa magnética. Um sinal de micro-ondas curto gera uma onda de spin nesta faixa que pode interagir com a onda de spin no wafer e, assim, agir como uma espécie de isca. A onda de spin na faixa faz com que a onda no wafer se divida mais rapidamente. “Um sinal adicional muito curto é suficiente para fazer a divisão acontecer mais rapidamente”, explica Körber. “Isso significa que agora podemos acionar o processo e controlar o intervalo de tempo.”
O que também significa que, em princípio, está provado que os wafers da onda de spin são adequados para neurônios de hardware artificial – eles mudam de forma semelhante às células nervosas no cérebro e podem ser controlados diretamente. “A próxima coisa que queremos fazer é construir uma pequena rede com nossos neurônios de onda de spin”, anuncia Helmut Schultheiß. “Esta rede neuromórfica deve, então, realizar tarefas simples, como reconhecer padrões diretos.”
Reconhecimento facial e otimização de tráfego O reconhecimento de padrão é uma das principais aplicações da IA. O reconhecimento facial em um smartphone, por exemplo, dispensa a necessidade de senha. Para que funcione, uma rede neural deve ser treinada com antecedência, o que envolve enorme poder de computação e grandes quantidades de dados. Os fabricantes de smartphones transferem essa rede para um chip especial que é integrado ao telefone celular. Mas o chip tem uma fraqueza. Não é adaptável, portanto, não pode reconhecer rostos com máscara, por exemplo.
Um computador neuromórfico, por outro lado, também poderia lidar com situações como esta: ao contrário dos chips convencionais, seus componentes não são conectados fisicamente, mas funcionam como células nervosas no cérebro. “Por causa disso, um computador neuromórfico pode processar grandes volumes de dados de uma vez, assim como um ser humano – e com muita eficiência energética”, entusiasma-se Schultheiß. Além do reconhecimento de padrões, o novo tipo de computador também pode ser útil em outro campo economicamente relevante: para tarefas de otimização, como planejadores de rotas de smartphones de alta precisão.
Publicado em 10/12/2020 08h40
Artigo original:
Estudo original: