Cientistas da IBM criaram neurônios e sinapses artificiais usando memórias de mudança de fase (PCM, na sigla em inglês) que imita a capacidade cognitiva de aprendizado de nosso cérebro.
É a primeira vez que pesquisadores conseguiram criar o que eles chamam de “neurônios spiking” usando matérias que mudam de fase para armazenar e processar dados. A descoberta é um marco no desenvolvimento de energia e redes neurais densas que poderia ser usada para aplicações de computação cognitiva.
Em resumo, a tecnologia poderia ser usada para melhorar os processadores de hoje a fim de realizar computações em aplicações como detecção de correlação de dados para Internet das Coisas (IoT), no mercado de ações e mensagens de mídias sociais a uma taxa incrivelmente rápida.
A pesquisa da IBM “Stochastic Phase-Change Neurons” é resultado de um esforço de dez anos e apareceu nessa semana na capa do jornal Nature Nanotechnology.
No entanto, Evangelos Eleftheriou da IBM diz que ainda levarão vários anos antes do mercado ver um chip PCM. Mas a recente descoberta é um avanço crucial em seu desenvolvimento.
A aleatoriedade do PCM imita neurônios
Inspirada na forma como o cérebro humano funciona, cientistas teorizaram por décadas que poderia ser possível imitar as capacidades computacionais versáteis de grandes populações de neurônios. Entretanto, fazer o mesmo em densidades e microvoltagem comparável aos sistemas biológicos tem sido um desafio significativo, até agora.
A chave para a tecnologia é a variação aleatória dos neurônios artificiais ou comportamento randômico ou estocástico.
Em estática, uma variável aleatória pode ser usada para determinar possíveis resultados em análises de dados. Em outras palavras, consegue determinar a probabilidade das correlações de dados.
“Basicamente, opera como o cérebro opera, com pulsos curtos de voltagem vindos através de sinapses que excitam neurônios”, explicou Tomas Tuma, autor líder do artigo e cientista da IBM Research em Zurique.
“Nós usamos um pulso curto de, digamos, um nanossegundo para induzir a mudança no material”.
O comportamento randômico do PCM, diz Tuma, é fundamental na computação de base populacional onde cada neurônio responde diferentemente e permite novas formas de representar sinais e computação.
“Normalmente, pessoas tentam esconder o estocástico, ou se você quiser uma aleatoriedade de boa qualidade você tem que induzi-la artificialmente. Aqui, nós mostramos que temos um bom padrão estocástico nativo por que entendemos os processos de cristalização e amorfização nas células de mudança de fase”, diz Tuma.
Os neurônios artificiais de mudança de fase que estão sendo criados hoje têm apenas 90 nanômetros (nm) de tamanho, mas pesquisadores disseram que eles têm o potencial para reduzir o processo para 14nm de tamanho (um nanômetro é um bilionésimo de um metro).
Pesquisadores da IBM organizaram centenas de neurônios artificiais em populações e os usaram para representar sinais rápidos e complexos. Os neurônios artificiais também mostraram sustentar bilhões de ciclos de comutação, que corresponderiam a vários anos de operação, com uma frequência de atualização de 100Hz.
A energia exigida para cada atualização de neurônio era menos do que cinco picojoule e a potência média inferior a 120 microwatts. Em comparação, leva-se 60 milhões de microwatts para alimentar uma lâmpada de 60 watts.
Processadores neurológicos poderiam descarregar cargas de trabalho intensivas de dados
Neurônios artificiais poderiam ser usados para criar processadores neurológicos que poderiam residir lado a lado e complementar processadores padrões, descarregando intensivas cargas de dados, segundo Tuma.
Companhias como a IBM, Micron, Samsung e Everspin têm experimentado PCM como um tipo de memória não-volátil por que oferece até 100 vezes a performance e resistência a flash NAND. Uma vez que é muito caro para fabricá-la, a tecnologia ainda precisa ver uma absorção mais significativa no mercado.
A PCM também não sofre com problemas de dados corrompidos associados ao flash NAND que armazena vários bits por célula.
No entanto, as pesquisas mais recentes não estão associadas com a criação de uma nova memória não-volátil. Em vez disso, a PCM está sendo usada para criar um novo tipo de processador.
"Estamos pesquisando materiais de mudança de fase para aplicações de memória por mais de uma década, e nosso progresso nos últimos 24 meses tem sido notável", ressaltou Evangelos Eleftheriou, da IBM. “Nesse período, temos descoberto e publicado novas técnicas de memória, incluindo memória projetada, armazenando, pela primeira vez, 3 bits por célula na memória de mudança de fase, e agora estamos demonstrando as capacidades poderosas de mudança de fase à base de neurônios artificiais”.
Os neurônios artificiais consistem em materiais de mudança de fase, incluindo o germânio, antimônio e telluride. Os materiais que são a base dos discos Blue-ray de hoje. No entanto, os neurônios artificiais não armazenam informação digital; eles são analógicos, assim como as sinapses e neurônios em nosso cérebro.
Na demonstração publicada, a equipe aplicou uma série de impulsos elétricos aos neurônios artificiais, o que resultou na cristalização progressiva do material de mudança de fase, em última análise, fazendo com que o neurônio disparasse. Na neurociência, esta função é conhecida como a propriedade integra-e-dispara dos neurônios biológicos. Esta é a fundação para a computação baseada em eventos e, em princípio, é semelhante à forma como o nosso cérebro desencadeia uma resposta quando tocamos algo quente.
Explorar esta propriedade, mesmo um único neurônio pode ser usado para detectar padrões e descobrir correlações em fluxos em tempo real de dados baseados em eventos, disseram os pesquisadores.
A capacidade de analisar grandes volumes de dados em uma fração de segundo.
Por exemplo, com a Internet das Coisas, sensores conseguem coletar e analisar volumes de dados meteorológicos para previsões mais rápidas.
Os neurônios artificiais podem também detectar padrões em transações financeiras para encontrar discrepâncias ou usar dados de mídia social para descobrir novas tendências culturais em tempo real. Grandes populações desses neurônios de alta velocidade e baixa energia poderiam ser usados também em coprocessadores neuromórficos com unidades de memória e processamento colocalizados.
FONTE: idgnow.com.br/ti-corporativa/2016/08/04/ibm-cria-neuronios-artificiais-para-avancar-computacao-cognitiva/
