{"id":13496,"date":"2018-03-20T00:07:47","date_gmt":"2018-03-20T03:07:47","guid":{"rendered":"http:\/\/universonerd.net\/portal\/?p=13496"},"modified":"2018-03-20T00:07:47","modified_gmt":"2018-03-20T03:07:47","slug":"processador-dedicado-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/processador-dedicado-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"O Processador Dedicado Que Promete Adiantar \u00c0 Chegada Da Intelig\u00eancia Artificial"},"content":{"rendered":"

Na semana passada, publiquei um breve artigo sobre intelig\u00eancia artificial<\/strong> intitulado “Memotrans\u00edstor: O Primeiro Passo De Fato Para Uma Intelig\u00eancia Artificial?<\/a>” Aproveitando a onda sobre assuntos com este tema, trago mais uma curiosidade<\/strong> relacionada com as chamadas “Redes Neurais<\/strong>“.<\/p>\n

E as pesquisas continuam avan\u00e7ando rapidamente para a cria\u00e7\u00e3o de dispositivos inteligentes!<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n

As redes neurais e a intelig\u00eancia artificial<\/h3>\n

Os avan\u00e7os mais recentes nos sistemas de intelig\u00eancia artificial<\/strong>, como programas de reconhecimento de fala e de faces, nasceram gra\u00e7as \u00e0s redes neurais<\/strong>, densas malhas interligadas de processadores simples que aprendem a realizar tarefas analisando grandes conjuntos de dados, em um processo chamado “treinamento”.<\/p>\n

Mas as redes neurais s\u00e3o grandes, seus c\u00e1lculos intensivos e consomem muita energia el\u00e9trica, de forma que essa tecnologia ainda n\u00e3o \u00e9 pr\u00e1tica para os atuais aparelhos port\u00e1teis, pois a maioria dos aplicativos de smartphones<\/em> que dependem de redes neurais simplesmente enviam os dados diretamente para servidores de internet<\/em>, que os processam e enviam os resultados de volta para o dispositivo.<\/p>\n

Entretanto, Avishek Biswas<\/strong> e Anantha Chandrakasan<\/strong>, do MIT<\/strong>, desenvolveram um processador dedicado que aumenta a velocidade dos c\u00e1lculos de uma rede neural de tr\u00eas a sete vezes em rela\u00e7\u00e3o aos seus predecessores, reduzindo o consumo de energia em at\u00e9 95%.<\/p>\n

Isso torna mais pr\u00e1tico executar redes neurais localmente em dispositivos port\u00e1teis ou mesmo incorpor\u00e1-las em eletrodom\u00e9sticos que n\u00e3o dependam de conex\u00f5es cont\u00ednuas, como ocorre com os gadgets<\/em> tocadores de m\u00fasica e reconhecimento de voz que v\u00eam ganhando mercado.<\/p>\n

Um processador dedicado para redes neurais<\/h3>\n

A grande demanda das redes neurais est\u00e1 no movimento dos dados entre o processador e a mem\u00f3ria interna. Como os algoritmos de aprendizagem da m\u00e1quina realizam c\u00e1lculos intensamente, essa transfer\u00eancia de dados \u00e9 respons\u00e1vel pela maior parte do consumo de energia el\u00e9trica envolvida para o funcionamento.<\/p>\n

Os pesquisadores Biswas e Chandrakasan trabalharam justamente na simplifica\u00e7\u00e3o da computa\u00e7\u00e3o nesses algoritmos. No prot\u00f3tipo de estudo, os valores de entrada de cada n\u00f3 da rede neural s\u00e3o convertidos em tens\u00f5es el\u00e9tricas e depois multiplicados pelos pesos apropriados. Somente as tens\u00f5es combinadas s\u00e3o convertidas de volta em uma representa\u00e7\u00e3o digital e armazenadas para processamento posterior.<\/p>\n

O processador p\u00f4de ent\u00e3o calcular os produtos para m\u00faltiplos n\u00f3s, sendo 16 de cada vez (no prot\u00f3tipo) em um \u00fanico passo, em vez de desloc\u00e1-los entre o processador e a mem\u00f3ria interna durante a funcionalidade. E uma das inova\u00e7\u00f5es chave desse sistema \u00e9 que todas as vari\u00e1veis s\u00e3o convertidas em 1 ou -1.<\/p>\n

Isso significa que estas vari\u00e1veis podem ser implementados dentro da pr\u00f3pria mem\u00f3ria como chaves simples, que simplesmente fecham um circuito ou o deixam aberto.<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n

Os c\u00e1lculos sugerem que as redes neurais treinadas desta forma, com apenas duas vari\u00e1veis de codifica\u00e7\u00e3o, devem perder pouca precis\u00e3o, algo entre 1 e 2 por cento segundo os c\u00e1lculos atuais dos pesquisadores.<\/p>\n

As pesquisas continuam a todo vapor na busca de dispositivos inteligentes, principalmente os port\u00e1teis, na economia da energia el\u00e9trica, na estabilidade do processamento envolvendo o tal chip dedicado e na precis\u00e3o das decodifica\u00e7\u00f5es. E voc\u00ea, caro leitor, o que acha do assunto intelig\u00eancia artificial? Fique \u00e0 vontade para trocarmos uma ideia a respeito e avaliar os pr\u00f3s e contras desta tecnologia para a civiliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

_________________________________________________<\/b><\/p>\n

Se voc\u00ea gostou deste post, n\u00e3o deixe de participar atrav\u00e9s de sugest\u00f5es, cr\u00edticas e\/ou d\u00favidas. <\/b><\/i>Aproveitem para assinar o Blog, curtir a <\/b><\/i>P\u00e1gina no Facebook<\/a><\/b><\/i>, interagir no <\/b><\/i>Grupo do Facebook<\/a><\/b><\/i>, al\u00e9m de acompanhar publica\u00e7\u00f5es e ficar por dentro do Projeto Universo NERD, de sorteios, concursos e demais promo\u00e7\u00f5es.<\/b><\/i><\/p>\n

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Na semana passada, publiquei um breve artigo sobre intelig\u00eancia artificial intitulado “Memotrans\u00edstor: O Primeiro Passo De Fato Para Uma Intelig\u00eancia Artificial?” Aproveitando a onda sobre assuntos com este tema, trago mais uma curiosidade relacionada com as chamadas “Redes Neurais“. E as pesquisas continuam avan\u00e7ando rapidamente para a cria\u00e7\u00e3o de dispositivos inteligentes! As redes neurais e a intelig\u00eancia artificial Os avan\u00e7os mais recentes nos sistemas de intelig\u00eancia artificial, como programas de reconhecimento de fala e de faces, nasceram gra\u00e7as \u00e0s 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 s\u00e3o grandes, seus c\u00e1lculos intensivos e consomem muita energia el\u00e9trica, de forma que essa tecnologia ainda n\u00e3o \u00e9 pr\u00e1tica para os atuais aparelhos port\u00e1teis, 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 c\u00e1lculos de uma rede neural de tr\u00eas a sete vezes em rela\u00e7\u00e3o aos seus predecessores, reduzindo o consumo de energia em at\u00e9 95%. Isso torna mais pr\u00e1tico executar redes neurais localmente em dispositivos port\u00e1teis ou mesmo incorpor\u00e1-las em eletrodom\u00e9sticos que n\u00e3o dependam de conex\u00f5es cont\u00ednuas, como ocorre com os gadgets tocadores de m\u00fasica e reconhecimento de voz que v\u00eam ganhando mercado. Um processador dedicado para redes neurais A grande demanda das redes neurais est\u00e1 no movimento dos dados entre o processador e a mem\u00f3ria interna. Como os algoritmos de aprendizagem da m\u00e1quina realizam c\u00e1lculos intensamente, essa transfer\u00eancia de dados \u00e9 respons\u00e1vel pela maior parte do consumo de energia el\u00e9trica envolvida para o funcionamento. Os pesquisadores Biswas e Chandrakasan trabalharam justamente na simplifica\u00e7\u00e3o da computa\u00e7\u00e3o nesses algoritmos. No prot\u00f3tipo de estudo, os valores de entrada de cada n\u00f3 da rede neural s\u00e3o convertidos em tens\u00f5es el\u00e9tricas e depois multiplicados pelos pesos apropriados. Somente as tens\u00f5es combinadas s\u00e3o convertidas de volta em uma representa\u00e7\u00e3o digital e armazenadas para processamento posterior. O processador p\u00f4de ent\u00e3o calcular os produtos para m\u00faltiplos n\u00f3s, sendo 16 de cada vez (no prot\u00f3tipo) em um \u00fanico passo, em vez de desloc\u00e1-los entre o processador e a mem\u00f3ria interna durante a funcionalidade. E uma das inova\u00e7\u00f5es chave desse sistema \u00e9 que todas as vari\u00e1veis s\u00e3o convertidas em 1 ou -1. Isso significa que estas vari\u00e1veis podem ser implementados dentro da pr\u00f3pria mem\u00f3ria como chaves simples, que simplesmente fecham um circuito ou o deixam aberto. Os c\u00e1lculos sugerem que as redes neurais treinadas desta forma, com apenas duas vari\u00e1veis de codifica\u00e7\u00e3o, devem perder pouca precis\u00e3o, algo entre 1 e 2 por cento segundo os c\u00e1lculos atuais dos pesquisadores. As pesquisas continuam a todo vapor na busca de dispositivos inteligentes, principalmente os port\u00e1teis, na economia da energia el\u00e9trica, na estabilidade do processamento envolvendo o tal chip dedicado e na precis\u00e3o das decodifica\u00e7\u00f5es. E voc\u00ea, caro leitor, o que acha do assunto intelig\u00eancia artificial? Fique \u00e0 vontade para trocarmos uma ideia a respeito e avaliar os pr\u00f3s e contras desta tecnologia para a civiliza\u00e7\u00e3o. _________________________________________________ Se voc\u00ea gostou deste post, n\u00e3o deixe de participar atrav\u00e9s de sugest\u00f5es, cr\u00edticas e\/ou d\u00favidas. Aproveitem para assinar o Blog, curtir a P\u00e1gina no Facebook, interagir no Grupo do Facebook, al\u00e9m de acompanhar publica\u00e7\u00f5es e ficar por dentro do Projeto Universo NERD, de sorteios, concursos e demais promo\u00e7\u00f5es. < x ><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":13500,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[1309,393,1310,1314,1169,1312,1313,1311,40],"class_list":["post-13496","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-todascategorias","tag-chip-dedicado","tag-curiosidades","tag-inteligencia-artificial","tag-mit","tag-pesquisa","tag-processador","tag-processador-dedicado","tag-redes-neurais","tag-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13496","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13496"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13496\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/media\/13500"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13496"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13496"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/universonerd.net\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13496"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}