Cientistas da Tyumen State University apresentaram à comunidade científica mundial o desenvolvimento de um neuroprocessador biomórfico incomparável baseado em um novo componente da nanoeletrônica - uma barra transversal combinada de memristor-diodo, relata o serviço de imprensa da Tyumen State University. Os resultados da pesquisa são publicados na revista Microelectronic.
Os neuroprocessadores existentes, segundo os cientistas da Tyumen State University, são projetados para aceleração de cálculos em redes neurais artificiais em neurônios simples e garantem o funcionamento da visão computacional, aprendizado de máquina e outros sistemas com inteligência artificial (IA) fraca.
O processamento da informação e a tomada de decisões em tais processadores ocorrem pela escolha da solução mais plausível com base em associações previamente estabelecidas.
O neuroprocessador desenvolvido na Tyumen State University, segundo seus criadores, é capaz de gerar novas associações (novos conhecimentos) por um mecanismo biologicamente semelhante, o que nos permite falar de uma possível transição da inteligência artificial fraca para a forte. IA forte significa a capacidade de compreender novos conhecimentos.
De acordo com a Tyumen State University, o neuroprocessador biomórfico implementa uma rede neural de hardware de impulso baseada nos modelos biomórficos de software original e elétrico desenvolvidos (Neural Computing and Applications) do neurônio.
Os autores afirmam que seu processador é capaz, além de resolver tarefas tradicionais de processamento de informações, reproduzir o trabalho da coluna cortical do cérebro.
Segundo o professor, o neuroprocessador é, de fato, a base de um sistema único de nova geração, que é o portador da inteligência artificial.
O hardware especializado desenvolvido pode ser usado para resolver problemas técnicos - para aumentar a velocidade e eficiência energética dos cálculos em comparação com as instalações de computação existentes hoje (computadores pessoais, servidores e supercomputadores).
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O efeito é alcançado através do uso de cálculos analógico-digitais mistos, inclusive com a ajuda de memristores bipolares integrados em barras transversais de díodo de memristor combinados.
Até o momento, os cientistas da Tyumen State University demonstraram com sucesso o processamento de informações em barras transversais de diodo de memristor fabricadas - pesando, adicionando e direcionando pulsos, bem como autoaprendizagem associativa e geração de novas associações. Até agora, a autoaprendizagem associativa foi demonstrada apenas em redes neurais de hardware construídas em memristores discretos.
No momento, o grupo de pesquisa continua os testes de hardware do novo sistema. De acordo com os cientistas, o lançamento de um neuroprocessador único na produção em pequena escala será possível até 2025. A pesquisa foi apoiada pelas bolsas RFBR nº 19-07-00272 e nº 19-37-90030.
