Os chips de computador que recriam a estrutura do cérebro em silício são um caminho promissor para construir os robôs inteligentes do futuro. Agora, a Intel lançou uma versão atualizada de seu chip neuromórfico Loihi, que espera trazer esse sonho para mais perto.
Apesar das comparações frequentes, as redes neurais que alimentam os principais sistemas de IA, operam de maneira muito diferente do cérebro. Enquanto os “neurónios” usados no deep learning vão e voltam entre si, os neurónios biológicos comunicam em picos de atividade elétrica.
Essa é uma linguagem muito diferente da falada pelos processadores modernos, e tem sido difícil implementar com eficiência esses tipos de neurónios de spiking em chips convencionais. Para contornar esse obstáculo, os chamados engenheiros “neuromórficos” constroem chips que imitam a arquitetura de redes neurais biológicas para tornar mais fácil a execução dessas redes de spikes.
O campo já existe há algum tempo, mas nos últimos anos tem despertado o interesse de grandes empresas de tecnologia como Intel, IBM e Samsung. As redes neurais de spiking (SNNs) são consideravelmente menos desenvolvidas do que os algoritmos de deep learning, que dominam a pesquisa moderna de IA. Mas têm o potencial de ser muito mais rápidos e eficientes em termos de energia, o que os torna promissores para executar IA em dispositivos como smartphones ou robôs.
A Intel entrou nesta luta em 2017 com o chip neuromórfico Loihi, que poderia emular 125.000 neurónios com spikes. Mas agora a empresa lançou uma grande atualização que pode colocar um milhão de neurónios num chip e ser dez vezes mais rápida que o seu antecessor.
“O nosso chip de segunda geração melhora muito a velocidade, programabilidade e capacidade de processamento neuromórfico, ampliando o seu uso em aplicativos de computação inteligente com restrição de latência e potência”, disse Mike Davies, diretor do Laboratório de Computação Neuromórfica da Intel, em comunicado.
Crédito da foto: Intel
