Processadores Neuromórficos - Redes Neurais Líquidas e um novo avanço para a Inteligência Artificial

O comportamento da maioria das redes neurais torna-se fixo após a fase de treinamento, o que significa que elas são ruins para se ajustar a mudanças no fluxo de dados de entrada. Pesquisadores, portanto, desenvolveram um novo tipo de rede neural que aprende enquanto executa seu trabalho, e não apenas durante a fase de treinamento. A fluidez da sua rede líquida a torna mais resistente a dados inesperados ou cheios de ruído, como ocorre quando a chuva obscurece a visão de uma câmera em um carro autônomo, por exemplo.

Essa nova tecnologia pode ajudar na tomada de decisões com base em fluxos de dados que mudam com o tempo, e a maioria dos fluxos de dados do mundo real muda com o tempo, o que é a razão pela qual queremos que os programas de inteligência artificial os interpretem. É o caso, por exemplo, das situações envolvendo os carros autônomos ou os dados de saúde de uma pessoa, que são altamente variáveis.

A nova sinapse artificial imita o modo como as sinapses no cérebro aprendem através dos sinais que as atravessam. Isto representa uma economia de energia significativa em relação à computação tradicional, que envolve separadamente processar as informações e, em seguida, armazená-las na memória - aqui, o processamento cria a memória.

Um componente computacional desenvolvido por Yoeri van de Burgt, da Universidade de Stanford, nos EUA, utiliza esse conceito de rede neural líquida e se parece com uma bateria, sendo formado por dois filmes finos e flexíveis com três terminais conectados por um eletrólito de água salgada. Por outro lado, ele funciona como um transístor, com um dos terminais controlando o fluxo de eletricidade entre os outros dois. Seu nome técnico é enode (Electrochemical Neuromorphic Organic Device, ou dispositivo eletroquímico orgânico neuromórfico).

Tal como um caminho neural no cérebro sendo reforçado por meio da aprendizagem, a sinapse artificial orgânica é programada fazendo-a carregar e descarregar repetidamente. Através deste treinamento, é possível prever com apenas 1% de incerteza que tensão será necessária para levar a sinapse a um estado elétrico específico. Assim que esse estado é atingido, o componente estabiliza, permanecendo nele. Em outras palavras, ao contrário de um computador comum, onde você salva seu trabalho no disco rígido antes de desligá-lo, a sinapse artificial pode recuperar a sua programação sem quaisquer ações ou partes adicionais.

O conceito de computadores neuromórficos buscam então criar, por meio da engenharia eletrônica, um sistema computacional capaz de simular, em peças analógicas, as interações neurológicas e arquiteturas biológicas presentes no sistema nervoso humano A expectativa é que a sinapse sintética possa no futuro fazer parte de um computador mais parecido com o cérebro, o que poderia ser especialmente benéfico para a computação quântica e para o desenvolvimento de inteligências artificiais aprimoradas.

Saiba mais sobre o conceito de computação quântica aqui: http://www.culturareino.com/2016/09/o-computador-quantico-uma-tecnologia.html

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