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Neurônios artificiais podem ser tão eficientes quanto o cérebro humano

O dispositivo de computação mais fascinante conhecido pela ciência é o cérebro humano.

Neurônios artificiais podem ser tão eficientes quanto o cérebro humano
O cérebro humano é poderoso.

Já imaginou uma época onde poderemos criar neurônios artificiais tão eficientes quanto o cérebro humano? Bem, parece que esse tempo chegou. Os neurônios artificiais podem ser tão eficientes quanto o cérebro humano.

Neurônios artificiais tentando alcançar a eficiência do cérebro humano

O dispositivo de computação mais fascinante conhecido pela ciência é o cérebro humano. Ele pode realizar complexas operações com a ajuda de grupos de um único componente: o neurônio.

Ao contrário das CPUs modernas que rodam a giga-hertz de velocidade, o cérebro opera a uma velocidade de apenas alguns hertz. No entanto, ele realiza trilhões de cálculos por segundo (em paralelo), o que possibilita que humanos façam coisas complexas com a facilidade que computadores tradicionais ainda têm de alcançar: conversar, caminhar, dirigir, etc.

Ainda mais, comparado aos dispositivos de computação da atualidade, nosso cérebro consome muito pouca energia para efetuar essas tarefas. Pesquisadores estão tentando imitar o desempenho de computar do cérebro humano usando redes neurais eficientes. Embora microprocessadores tradicionais possam ser programados para agir como redes neurais, eles usam quantidades excessivas de recursos computacionais e de energia.

Para atacar esse problema, cientistas da computação do MIT tiveram uma ideia: criar neurônios artificiais e associá-los em redes parecidas com o cérebro humano. Para implementar esse design, eles projetaram um neurônio artificial com nano fios supercondutores.

Assim, o dispositivo feito de tais neurônios artificiais consegue trabalhar tão eficientemente quanto o cérebro humano (pelo menos em teoria).

Neurônios artificiais podem ser tão eficientes quanto o cérebro humano
O cérebro humano é um processador poderosíssimo. Crédito: Adobe Stock.

Principais características de um neurônio artificial

Neurônios biológicos geram picos elétricos para codificar informação, que viaja ao longo do comprimento do nervo cerebral. A informação é passada para outro neurônio via sinapses (um entroncamento entre duas células nervosas).

Os outros neurônios podem tanto passar como bloquear essa informação. De fato, eles podem comportar-se como portas lógicas, gerando um output em resposta a múltiplos inputs.

Nesse ínterim, esses neurônios não disparam a menos que um novo pulso elétrico ultrapasse um valor-limite. Em suma, eles não conseguem disparar novamente até que uma quantidade específica de tempo tenha passado, o que é chamado de período refratário.

Os novos nano fios supercondutores imitam todas essas características dos neurônios biológicos. Eles têm uma estranha propriedade não linear. Dessa forma, é permitido que a supercondutividade do nano fio seja derrubada quando a corrente for maior do que o nível limite que flui através dele.

Isso acontece devido ao aumento súbito na resistência, que cria um pulso de tensão análogo ao pico elétrico do neurônio biológico. Em síntese, isso pode ser usado para modular outro pulso gerado por um segundo nano fio, fazendo a simulação ainda mais precisa.

Assim, um circuito simples feito de nano fios conseguem imitar as principais características dos neurônios, incluindo o limiar de disparo, o tempo de viagem (pode ser ajustado mudando as propriedades do circuito), e período refratário.

Eficiência energética e limitações

A eficiência energética de tais circuitos supercondutores pode ser combinada com as redes neurais biológicas. Segundo a equipe de pesquisa, a rede neural artificial proposta por eles pode realizar cerca de cem trilhões de operações sinápticas por segundo por watt.

As simulações parecem promissoras. Se forem bem sucedidas, podem tornar-se uma tecnologia altamente competitiva em termos de velocidade e energia. Posteriormente, o projeto pode possibilitar que um grande processador com escalas cerebrais possa ser treinado como uma rede neural que realize tarefas complexas como reconhecimento de padrões.

Como outros conceitos, este tem suas próprias limitações: os neurônios supercondutores podem ser ligados a apenas alguns outros neurônios. Ao passo que neurônios biológicos conectam-se a milhares de outros neurônios. No momento, é apenas um projeto que precisa de uma demonstração de sua validade e eficácia.

Afinal, você gostou de saber como atuais pesquisadores estão quebrando barreiras na áea da computação e criando até mesmo neurônios artificiais tão eficientes quanto um cérebro humano? Não deixe de compartilhar.

Fonte da matéria.

Fonte das informações científicas.

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Written by Leonardo Santana

Astrônomo amador e eletrotécnico. Apaixonado por TI desde o século passado.

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