IBM exibe protótipos de chip que imitam o cérebro humano

Publicado em 19/08/2011 às 17:28 | 16776 leituras

Chips de "computação cognitiva" foram desenvolvidos para rapidamente coletar e analisar informações, tomar decisões e aprender com os erros.


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IBMPesquisadores da IBM criaram protótipos de chips de computação que espelham o cérebro humano, o que permite não apenas coletar e analisar informação, mas essencialmente aprender com seus erros, entender os dados que recebem e reagir de acordo com sua interpretação.


Os chips de "computação cognitiva" são capazes de reconhecer padrões e fazer previsões baseadas em dados, apreendidos através de experiências, encontrar correlações entre informações e lembrar resultados, de acordo com a declaração oficial da IBM. Esses chips representam um distanciamento significativo de como os computadores são tradicionalmente programados e operados, e abre oportunidades em uma larga gama de campos, eles afirmam.


"Aplicações futuras de computação vão aumentar o número de demandas de recursos e funções que não podem ser entregues de maneira eficiente pela arquitetura tradicional", afirmou Dharmendra Modha, líder de projeto da IBM Research. "Esses chips são outro passo importante na evolução dos computadores que estão caminhando de calculadoras à sistemas capazes de aprender, sinalizando o começo de uma nova geração de computadores e suas aplicações em negócios, ciência e governo".


A IBM já vem realizando esforços consideráveis para embutir mais "inteligência" dentro de um número cada vez maior de dispositivos, e criar meios de rápida e inteligentemente coletar, analisar, processar e responder à dados. Esses esforços estiveram em exposição pública em janeiro, quando o supercomputador "Watson" da IBM venceu competidores humanos em um programa de televisão de perguntas e respostas chamado "Jeopardy."


O Watson, como muitos projetos na IBM Research Labs, está focado em análise, ou seja, na habilidade de processar e analisar dados para chegar à melhor decisão possível. Watson foi uma relevação por sua capacidade de "pensar" de forma similar à humana e responder questões colocadas em uma linguagem natural, com trocadilhos, charadas e nuances, rapidamente processando-as em seu vasto banco de dados, realizando as conexões necessárias e retornando não só com uma lista de possíveis respostas corretas, mas a própria resposta correta.


Os chips de computação cognitiva ecoam esses esforços. Oficiais da IBM estão chamando esses protótipos os primeiro chips de computação neurosináptica da empresa, que eles atestam que funciona de maneira similar aos neurônios e sinapses do cérebro humano. E também afirmam que isso é possível através de algoritmos avançados e circuitos de silício.


É através dessa mímica das funções do cérebro que os chips seriam capazes de entender, aprender, predizer e encontrar correlações, de acordo com a empresa. Circuitos de silício digitais criam os chamados núcleos neurosinápticos dos chips, que incluem memória integrada (replicando as sinapses), computação (replicando os neurônios) e comunicação (replicando os axônios).


Com essas novas possibilidades, a computação pode se afastar do atual cenário de programação "se-então" (if-then) para um em que computadores reagem de forma dinâmica, aprendem e resolvem problemas conforme aparecem.


Os dois protótipos operacionais possuem núcleos SOI-CMOS de 45 nanômetros que contêm 256 neurônios. Um núcleo contêm 262.144 sinapses programáveis, enquanto o outro possui 65.536 sinapses de aprendizado. Os chips estão sando submetidos uma bateria de testes e já trabalharam com tarefas simples, como navegação, reconhecimento de padrões, memória associativa e classificação.


O esforço está agora angariando 21 milhões de dólares em financiamento através da DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) para a segunda fase do projeto, que a IBM denomina como projeto SyNAPSE (System of Neuromorphic Adaptative Plastic Scalable Electronics). A meta do projeto é criar um sistema de computação que não apenas colete e analise informações complexas recolhidas simultaneamente de múltiplos sensores, mas pode se reprogramar dinamicamente, caso seja necessário, e que possa fazê-lo com o uso eficiente de energia.


Fonte: eweek, em inglês.

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