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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