O Novo Chip de IA do MIT É 1 Milhão de Vezes Mais Rápido Que as Sinapses do Cérebro Humano

Uma equipe de pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) tem trabalhado para ultrapassar os limites de velocidade de um tipo de sinapse analógica feita pelo homem, que é mais barata de construir e mais eficiente em termos de energia, e promete computação mais rápida.

A equipe multidisciplinar usou resistores programáveis, que são os blocos de construção centrais no aprendizado profundo analógico, assim como os transistores são os elementos principais para construir processadores digitais para produzir “aprendizado profundo analógico”.

Os resistores são construídos em matrizes repetitivas para criar uma rede complexa e em camadas de “neurônios” e “sinapses” artificiais que executam cálculos assim como uma rede neural digital. Tal rede pode então ser treinada para realizar tarefas complexas de IA, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.

Os pesquisadores usaram um material inorgânico prático no processo de fabricação que permite que seus dispositivos funcionem 1 milhão de vezes mais rápido do que as versões anteriores. O estudo afirmou que é cerca de 1 milhão de vezes mais rápido que as sinapses no cérebro humano.

Além disso, esse material orgânico também torna o resistor extremamente eficiente em termos de energia. Ao contrário dos materiais usados na versão anterior de seu dispositivo, o material recém-desenvolvido é compatível com técnicas de fabricação de silício e pode abrir caminho para a integração em hardware de computação comercial para aplicações de aprendizado profundo.

“Com essa percepção chave, e as técnicas de nanofabricação muito poderosas que temos no MIT.nano, conseguimos juntar essas peças e demonstrar que esses dispositivos são intrinsecamente muito rápidos e operam com tensões razoáveis. Este trabalho realmente colocou esses dispositivos em um ponto onde agora parecem muito promissores para aplicações futuras”, disse o autor sênior Jesús A. del Alamo, Professor Donner no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação (EECS) do MIT.

“O mecanismo de funcionamento do dispositivo é a inserção eletroquímica do menor íon, o próton, em um óxido isolante para modular sua condutividade eletrônica. Porque estamos trabalhando com dispositivos muito finos, conseguimos acelerar o movimento desse íon usando um forte campo elétrico e empurrar esses dispositivos iônicos para o regime de operação em nanossegundos”, explicou o autor sênior Bilge Yildiz, Professor Breene M. Kerr nos departamentos de Ciência e Engenharia Nuclear e Ciência e Engenharia de Materiais.

“O potencial de ação em células biológicas sobe e desce com uma escala de tempo de milissegundos, uma vez que a diferença de voltagem de cerca de 0,1 volt é limitada pela estabilidade da água”, disse o autor sênior Ju Li, Professor da Aliança de Energia Battelle de Ciência Nuclear e professor de ciência e engenharia de materiais. “Aqui aplicamos até 10 volts através de um filme de vidro sólido especial de espessura em escala nanométrica que conduz prótons, sem danificá-lo permanentemente. E quanto mais forte o campo, mais rápidos são os dispositivos iônicos”, acrescentou.

Os referidos resistores programáveis aumentam significativamente a velocidade com que uma rede neural é treinada, enquanto reduzem consideravelmente o custo e a energia para conduzir o treinamento.

O último desenvolvimento pode ajudar os cientistas a desenvolver modelos de aprendizado profundo muito mais rápido, que podem então ser aplicados em usos como carros autônomos, detecção de fraudes e análise de imagens médicas.

“Uma vez que você tenha um processador analógico, você não estará mais treinando redes que todos os outros estão trabalhando. Você estará treinando redes com complexidades sem precedentes que ninguém mais pode se dar ao luxo de fazer, e, portanto, superará todos eles. Em outras palavras, isso não é um carro mais rápido, isso é uma espaçonave”, acrescenta o autor principal e pós-doutorando do MIT Murat Onen.

Os achados da pesquisa foram publicados na revista ‘Science’.