Os sistemas neuromórficos são o futuro da computação de alto desempenho?

Carimbo de hora: 8 de março de 2022 10h26
Nó Fonte: 1205029

O cérebro humano é notavelmente bom em armazenar e processar informações. Embora o nosso conhecimento de como o cérebro funciona não seja de forma alguma completo, cientistas e engenheiros estão a desenvolver tecnologias de computação que imitam a forma como os neurónios funcionam no cérebro. Não se trata apenas de construir computadores mais rápidos; o cérebro também é muito eficiente em termos energéticos e as primeiras indicações são de que os sistemas neuromórficos poderiam proporcionar maior eficiência energética. Esta é uma consideração importante porque o consumo de energia e o calor residual são fatores limitantes para a eletrônica convencional.

Uma grande questão para quem trabalha na área é até onde devemos ir na imitação do cérebro. Os sistemas futuros deveriam ser neuromórficos – tentando criar sistemas que estejam o mais próximo possível do cérebro – ou deveriam ser inspirados no cérebro, em vez de imitá-lo?

Uma boa maneira de pensar sobre isso é a relação entre pássaros e aviões. O voo humano foi inspirado em pássaros e um avião imita vários aspectos do voo aviário – sendo o mais óbvio as duas asas. Mas um avião não é de forma alguma uma cópia de um pássaro – os motores a jato são muito diferentes dos músculos do bater das asas, por exemplo.

Quatro especialistas

Esta semana, quatro especialistas participaram de uma debate sobre o futuro papel dos sistemas neuromórficos na computação. O evento foi presidido por Regina Dittmann, que é especialista em materiais eletrônicos no Forschungszentrum Jülich, na Alemanha.

Argumentando o caso da computação neuromórfica estavam Kwabena Boahen – o fundador e diretor do laboratório Brains in Silicon da Universidade de Stanford, na Califórnia – e Ralph Etienne-Cummings, que dirige o Laboratório de Sistemas Sensoriais-Motores Computacionais da Universidade Johns Hopkins, em Maryland.

Defendendo cautela foram Yann LeCun – que é cientista-chefe de IA da Meta (Facebook) e membro do Laboratório de Inteligência Computacional, Aprendizagem, Visão e Robótica da Universidade de Nova York – e Bill Dally é cientista-chefe da NVIDIA e membro da Bio-X da Universidade de Stanford.

Integração em 3D

Boahen iniciou o debate dizendo que o sucesso da computação neuromórfica depende da nossa capacidade de integrar e ampliar componentes, da mesma forma que a indústria de semicondutores alcançou um crescimento exponencial no número de transistores em um chip por muitos anos. Para ilustrar a importância da constante de tempo nesta lei de Moore neuromórfica, ele usou uma divertida unidade de poder computacional neuromórfico – o cérebro da capivara – que comparou ao cérebro de uma mosca.

Mudar de arquiteturas 2D para 3D ajudaria a impulsionar a integração, acredita Boahen, mas há muitos desafios.

Etienne-Cummings apontou que a computação neuromórfica é muito diferente da computação convencional. Ao contrário dos pulsos eletrônicos em um computador, os picos de tensão em um sistema neural não transportam informações, mas sim os intervalos entre os picos que são importantes. De certo modo, os sistemas neuromórficos alcançam a quarta dimensão.

As aplicações médicas

Ele enfatizou que os sistemas neuromórficos baseados em picos desempenharão papéis importantes na integração de sistemas biológicos com computadores convencionais. Isto levaria a melhores tecnologias médicas, como próteses, por exemplo.

Falando sobre as limitações da computação neuromórfica, Dally destacou que os picos são uma forma ineficiente de representar números. Isso significa que eles não são particularmente úteis para realizar muitas tarefas que atualmente são realizadas por computadores convencionais. Na verdade, ele disse que precisamos pensar mais sobre quais modelos de redes neurais são apropriados para quais tarefas – usando o exemplo do pássaro e do avião. Os sistemas neuromórficos seriam úteis para simular a biologia, disse ele.

LeCun concordou com a necessidade de sermos inteligentes sobre o que copiamos do cérebro nos sistemas de computação. Ele ressaltou que a eletrônica analógica necessária para a computação neuromórfica é muito difícil de construir e integrar no momento, e perguntou se uma revolução na tecnologia está chegando.

Aceleradores neuromórficos

Ele disse que os sistemas neuromórficos poderiam ser usados ​​como aceleradores que realizam tarefas específicas para sistemas de computação convencionais. Um exemplo que ele deu é um acelerador para óculos de realidade aumentada.

Então, o público foi convencido pelos defensores dos neuromórficos ou pelos céticos? Uma pesquisa feita no início do debate por Dittman sugeriu que 46% do público concordou que os sistemas neuromórficos são o futuro da computação de alto desempenho. Após o debate, esse número subiu para 56%, então os sim são os que concordam.

Você pode se registrar para assistir ao debate aqui: O futuro da computação de alto desempenho: os sistemas neuromórficos são a resposta? O debate é patrocinado pela revista Computação e Engenharia Neuromórfica. É publicado pela IOP Publishing, que também traz para você Mundo da física.

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