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O Processador Dedicado Que Promete Adiantar À Chegada Da Inteligência Artificial

O Processador Dedicado Que Promete Adiantar À Chegada Da Inteligência Artificial

Na semana passada, publiquei um breve artigo sobre inteligência artificial intitulado “Memotransístor: O Primeiro Passo De Fato Para Uma Inteligência Artificial?” Aproveitando a onda sobre assuntos com este tema, trago mais uma curiosidade relacionada com as chamadas “Redes Neurais“.

E as pesquisas continuam avançando rapidamente para a criação de dispositivos inteligentes!

As redes neurais e a inteligência artificial

Os avanços mais recentes nos sistemas de inteligência artificial, como programas de reconhecimento de fala e de faces, nasceram graças às redes neurais, densas malhas interligadas de processadores simples que aprendem a realizar tarefas analisando grandes conjuntos de dados, em um processo chamado “treinamento”.

Mas as redes neurais são grandes, seus cálculos intensivos e consomem muita energia elétrica, de forma que essa tecnologia ainda não é prática para os atuais aparelhos portáteis, pois a maioria dos aplicativos de smartphones que dependem de redes neurais simplesmente enviam os dados diretamente para servidores de internet, que os processam e enviam os resultados de volta para o dispositivo.

Entretanto, Avishek Biswas e Anantha Chandrakasan, do MIT, desenvolveram um processador dedicado que aumenta a velocidade dos cálculos de uma rede neural de três a sete vezes em relação aos seus predecessores, reduzindo o consumo de energia em até 95%.

Isso torna mais prático executar redes neurais localmente em dispositivos portáteis ou mesmo incorporá-las em eletrodomésticos que não dependam de conexões contínuas, como ocorre com os gadgets tocadores de música e reconhecimento de voz que vêm ganhando mercado.

Um processador dedicado para redes neurais

A grande demanda das redes neurais está no movimento dos dados entre o processador e a memória interna. Como os algoritmos de aprendizagem da máquina realizam cálculos intensamente, essa transferência de dados é responsável pela maior parte do consumo de energia elétrica envolvida para o funcionamento.

Os pesquisadores Biswas e Chandrakasan trabalharam justamente na simplificação da computação nesses algoritmos. No protótipo de estudo, os valores de entrada de cada nó da rede neural são convertidos em tensões elétricas e depois multiplicados pelos pesos apropriados. Somente as tensões combinadas são convertidas de volta em uma representação digital e armazenadas para processamento posterior.

O processador pôde então calcular os produtos para múltiplos nós, sendo 16 de cada vez (no protótipo) em um único passo, em vez de deslocá-los entre o processador e a memória interna durante a funcionalidade. E uma das inovações chave desse sistema é que todas as variáveis são convertidas em 1 ou -1.

Isso significa que estas variáveis podem ser implementados dentro da própria memória como chaves simples, que simplesmente fecham um circuito ou o deixam aberto.

Os cálculos sugerem que as redes neurais treinadas desta forma, com apenas duas variáveis de codificação, devem perder pouca precisão, algo entre 1 e 2 por cento segundo os cálculos atuais dos pesquisadores.

As pesquisas continuam a todo vapor na busca de dispositivos inteligentes, principalmente os portáteis, na economia da energia elétrica, na estabilidade do processamento envolvendo o tal chip dedicado e na precisão das decodificações. E você, caro leitor, o que acha do assunto inteligência artificial? Fique à vontade para trocarmos uma ideia a respeito e avaliar os prós e contras desta tecnologia para a civilização.

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Reinaldo Vargas

É Idealizador e Autor do UniversoNERD.Net. Gamer desde o Atari 2600, Streamer, Blogueiro e Professor Universitário de profissão e paixão. Sempre informado sobre games, tecnologia, ciência e ensino. Um Xbox Gamer, Insider e Preview, adora a Bethesda e a Rock Star e ama produzir conteúdo. Gamertag: reavargas