Cérebro em um chip, da IBM, poderá transformar seu celular em um crânio

Por , em 18.08.2015

A gente já falou várias vezes aqui no Hype sobre novas tecnologias que parecem ter saído de filmes de ficção científica. Esse chip pode ser o próximo grande lançamento da ciência.

No tapete vermelho

O grupo de computação cognitiva da IBM acaba de apresentar novos chips “neuromórficos”. Pela primeira vez, a criação totalmente inovadora foi apresentada ao mundo exterior, passando por três semanas de testes com acadêmicos e pesquisadores do governo em um laboratório da IBM no Vale do Silício.

Conectando seus laptops com o cérebro de roedores digitais, este grupo eclético de cientistas da computação está explorando as particularidades da arquitetura da IBM e começando a construir um software para o chip apelidado de TrueNorth.

O objetivo é chegar o mais perto possível de um cérebro, mantendo a flexibilidade.

A ficção se torna cada vez mais real

Alguns pesquisadores que já tiveram a oportunidade de colocar as mãos nesse novo chip desenvolveram um software que pode identificar imagens, reconhecer palavras faladas e entender a linguagem natural. Basicamente, eles estão usando o chip para executar algoritmos de “aprendizagem profunda”, os mesmos que geram os mais recentes serviços de inteligência artificial da internet, incluindo o reconhecimento de rostos no Facebook e a tradução instantânea no Skype, da Microsoft.

Vem muito mais por aí…

Mas a promessa é que o chip da IBM possa executar estes algoritmos em espaços menores com consideravelmente menos energia elétrica, possibilitando a integração desta tecnologia em telefones e outros dispositivos pequenos, incluindo aparelhos auditivos e, bem, até relógios de pulso.

Isso significa que logo, logo, nossos smartphones vão se transformar em “gêniophones”.

O que uma arquitetura neuro-sináptica nos proporciona?

De acordo com Brian Van Essen, um cientista da computação que está explorando como o aprendizado profundo poderia ser aplicado na segurança nacional, esclarece que a arquitetura neuro-sináptica nos permite fazer coisas como classificação de imagens em um consumo muito, muito baixo de energia. Ou seja: nos permite enfrentar novos problemas em novos ambientes.

O chip TrueNorth é parte de um movimento generalizado para refinar o hardware que impulsiona o aprendizado profundo e outros serviços de inteligência artificial. Empresas como Google, Facebook e Microsoft estão agora executando seus algoritmos em máquinas com suporte de chips construídos originalmente para processar gráficos de computador, e estão procurando maneiras de programar tarefas específicas.

Como é possível gastar tão pouca energia?

De acordo com Jason Mars, professor de ciência da computação na Universidade de Michigan, nos Estados Unidos, o TrueNorth se diferencia de outras tecnologias “semelhantes” no quesito “consumo de energia” porque oferece uma maneira altamente eficiente de executar as redes neurais.

Como muitas das tecnologias que envolvem inteligência artificial, o chip da IBM levanta alguns questionamentos sobre o impacto que terá na sociedade. Embora a IBM agora esteja compartilhando os chips com pesquisadores de fora, e a tecnologia ainda esteja há anos-luz do mercado, ninguém duvida que estes são os primeiros passos para estabelecer a base para uma mudança significativa.

Um final feliz?

A expectativa dos pesquisadores é que o seu smartphone, que fica burro e limitado sem acesso à internet, tenha um cérebro funcionando 24 horas por dia.

Peter Diehl recentemente foi à China, onde seu smartphone não tinha acesso à internet e, consequentemente, não pode usar quase nenhum aplicativo.

É quase como se todo o sistema entrasse em colapso.

A ideia por trás TrueNorth é justamente fazer com que isto não aconteça. Ele pode potencializar o poder de processamento do telefone e outros dispositivos pessoais, algo que pode expandir significativamente a inteligência artificial disponível para as pessoas comuns.

Como o aprendizado profundo funciona?

O aprendizado profundo opera em duas etapas. Primeiro, as empresas como o Google e o Facebook devem treinar uma rede neural para realizar uma determinada tarefa.

Se eles querem identificar automaticamente fotos de gatos, por exemplo, eles devem alimentar a rede neural com um monte de fotos de gatos. Em seguida, uma vez que o modelo é treinado, outra rede neural deve realmente executar a tarefa de reconhecer outras fotos como semelhantes.

O TrueNorth, como existe hoje, tem por objetivo facilitar essa segunda fase.

Uma vez que um modelo é treinado em um enorme centro de dados, o chip ajuda a executá-lo. E como ele é pequeno e usa tão pouca energia para funcionar, pode caber em um dispositivo móvel.

Possibilidades incríveis

Isso vai permitir que você faça mais coisas com seus aparelhos (como tablets e smartphones) em uma velocidade mais rápida, já que não será necessário enviar dados através de uma rede. Se a tecnologia realmente entrar no mercado e for bem aceita, poderá aumentar exponencialmente a performance de nossos dispositivos. [wired]

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (2 votos, média: 5,00 de 5)

Deixe seu comentário!