IBM e Força Aérea dos EUA estão construindo um supercomputador que imita o cérebro humano

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Criar um computador que funcione como o cérebro humano, essa bela gambiarra evolutiva não é nada simples. Em termos de processamento bruto uma máquina pode ser bem mais rápida do que nós, como o Sequoia da IBM demonstrou em 2013 ao rodar um sistema desenvolvido em Stanford chamado Neurogrid, que alcançou a impressionante marca de 16 quatrilhões de cálculos de ponto flutuante por segundo.

O grande problema no entanto é o fato de que o cérebro não processa apenas informações digitais, mas também analógicas. Temos 86 bilhões de neurônios (e não 100 bilhões, como a dra. Suzana Herculano-Houzel provou) e quatrilhões de sinapses que processam dados de forma paralela. Até pouco tempo acreditava-se que o axônio, o logo braço transmissor só tivesse função de enviar os dados aos dendritos (os prolongamentos receptores) dos neurônios vizinhos e que estes processavam informação somente binária, linguagem de máquina mesmo. A diferença é que o cérebro é muito bom em paralelismo, processar diversas funções ao mesmo tempo com pouquíssimo consumo de energia, ainda que muitas vezes os resultados sejam menos do que ideais (o que explica as ilusões de óptica, por exemplo).

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Anatomia de um neurônio

Estudos mais recentes revelaram no entanto que os dendritos processam informações analógicas e digitais simultaneamente. Eles são capazes de enviar picos elétricos na forma de “potenciais graduados”, que não são exatamente tudo e nem completamente nada, como uns e zeros de código binário. Ao enviar uma quantidade específicas de potenciais ao corpo da célula, esta dispara um sinal binário (aí sim) através do axônio, que também é capaz de acomodar informação digital e analógica ao mesmo tempo e repassa-la. Em suma, eles são o “co-processador” do neurônio. Isso posto, a conclusão que se chega é que o cérebro humano é cerca de 100 vezes mais potente em capacidade computacional do que se acreditava.

Simular o cérebro não é fácil. Transístores são por via de regra apenas binários e não podem computar informações analógicas, as variações são grandes demais. É preciso desenvolver uma nova forma de computação e dado que já estamos no limite da Lei de Moore, grupos como o MIT vêm pesquisando há alguns anos processadores com uma arquitetura própria para processos analógicos, com menos transístores que em alguns testes superaram os digitais em poder de processamento. Agora é hora de ir além.

A IBM também trabalha nesse sentido há algum tempo, e agora se uniu à Força Aérea dos Estados Unidos para desenvolver um supercomputador neuromórfico (que emule a plasticidade cerebral) completo, baseado na arquitetura TrueNorth. A ideia é que ele conte com 64 milhões de “neurônios” (como os transistores analógicos são chamados) e 16 bilhões de sinapses, consumindo apenas 10 W de energia.


IBM Research — Meet the Researcher: My Vision for IBM’s AI Supercomputing System

Com o TrueNorth Neurosynaptic System (o nome oficial do computador neuromórfico), que nasceu de um projeto original feito em parceria com o DARPA e a Cornell Unniversity sendo uma máquina analógica realmente similar a um cérebro humano, a IBM espera desenvolver melhores redes neurais e avançar os estudos de Inteligência Artificial, mas voltado inicialmente ao desenvolvimento militar: o interesse da Força Aérea no projeto visa principalmente manter sua vantagem tecnológica dos EUA frente a outros países, ainda mais porque as coisas não andam lá muito bem.

É fato que não veremos um computador do tipo plenamente funcional tão cedo, mas é importante desenvolver novas tecnologias para vencer a limitação que os processadores atuais já enfrentam.

Fonte: IBM.

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Autor: Ronaldo Gogoni

Um cara normal até segunda ordem. Além do MeioBit dou meus pitacos eventuais como podcaster do #Scicast, no Portal Deviante.

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