Pesquisadores japoneses apresentam um novo transistor que poderia tornar o hardware neuromórfico prático para a computação de IA.
O campo da computação neuromórfica está desenvolvendo sistemas que imitam a arquitetura e o poder computacional do cérebro humano. Um elemento são os chamados “reservatórios” que emulam redes neurais e espera-se que um dia atendam à enorme demanda por maior poder computacional e velocidade na pesquisa e desenvolvimento de IA.
A ideia de reservatórios na computação neuromórfica vem do conceito de computação em reservatórios. A computação em reservatórios é uma estrutura de rede neural recorrente (RNN) na qual a camada recorrente (o “reservatório”) é gerada aleatoriamente e não passa por treinamento. Em vez disso, apenas os pesos de saída são atualizados por meio do aprendizado, o que simplifica o processo de treinamento e o torna mais eficiente.
Na computação neuromórfica, tais reservatórios podem ser implementados em diferentes substratos, como circuitos eletrônicos analógicos, sistemas optoeletrônicos ou sistemas mecânicos. Nesse contexto, o termo “computação em reservatório físico” é usado.
Esses reservatórios se comportam como redes neurais que mudam ao longo do tempo, dependendo da interação e processamento dos dados de entrada, e, portanto, são capazes de transformar dados em representações de alta dimensão adequadas para tarefas complexas, como reconhecimento de objetos. Na prática, no entanto, esses sistemas requerem um grande número de estados de reservatório, o que é difícil de alcançar com o hardware atual.
Novo transistor dobra os estados de reservatório
Para superar os problemas de compatibilidade, desempenho e integração de tais sistemas de memória, pesquisadores japoneses desenvolveram um novo transistor. De acordo com a equipe, esse desenvolvimento abre novas possibilidades para a computação neuromórfica de alto desempenho.
O novo transistor da equipe, chamado de transistor de reservatório com portão de íons, pode gerar um número recorde de estados de reservatório. Segundo a equipe, o transistor utiliza um eletrólito através do qual íons de lítio se movem rapidamente, criando dois fluxos de corrente de saída e dobrando efetivamente o número de estados de reservatório.
Além disso, as diferentes taxas de transporte de íons no canal e no eletrólito resultam em um atraso entre duas correntes, a corrente do dreno e a corrente do portão. Esse atraso permite que o sistema armazene brevemente informações das entradas anteriores e as utilize para operações futuras, um requisito essencial para memórias físicas.
Em testes, esse dispositivo superou outras tecnologias semelhantes, como os memristores, e mostrou-se altamente preciso ao fazer previsões com base em dados de entrada e saída anteriores. De acordo com o Professor Associado Dr. Tohru Higuchi da Universidade de Ciência de Tóquio (TUS), o sistema tem o potencial de se tornar uma “tecnologia de uso geral que será implementada em uma ampla gama de dispositivos eletrônicos, incluindo computadores e telefones celulares no futuro”.
Com conteúdo do the decoder.
