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Reinventando o computador: computação inspirada no cérebro para uma era pós-Lei de Moore

 

À medida que a Lei de Moore chega ao fim com um limite para o número de transistores que cabem em um chip, um paradigma de computação neuromórfica inspirada no cérebro abre caminho com novas direções em hardware, algoritmos, arquiteturas e materiais de computação.

 

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WASHINGTON, DC, 15 de janeiro de 2020 - Desde a invenção do transistor em 1947, o desenvolvimento da computação viu uma duplicação consistente do número de transistores que podem caber em um chip. Mas essa tendência, conhecida como Lei de Moore, pode atingir seu limite, pois os componentes de tamanho submolecular encontram problemas com o ruído térmico, impossibilitando ainda mais o dimensionamento.

Em seu artigo publicado esta semana na Applied Physics Reviews , da AIP Publishing, os autores Jack Kendall, da Rain Neuromorphics, e Suhas Kumar, da Hewlett Packard Labs, apresentam um exame completo do cenário da computação, concentrando-se nas funções operacionais necessárias para avançar o cérebro computação neuromórfica inspirada. O caminho proposto inclui arquiteturas híbridas compostas de arquiteturas digitais, juntamente com um ressurgimento de arquiteturas analógicas, possibilitadas pelos memristores, que são resistores com memória que podem processar informações diretamente onde estão armazenadas.

"O futuro da computação não será colocar mais componentes em um chip, mas repensar a arquitetura do processador desde o início para simular como um cérebro processa informações com eficiência", disse Kumar.

"Começaram a surgir soluções que replicam o sistema de processamento natural de um cérebro, mas tanto os espaços de pesquisa quanto os de mercado estão abertos", acrescentou Kendall.

Os computadores precisam ser reinventados. Como os autores apontam, "Os computadores de ponta atualmente processam aproximadamente tantas instruções por segundo quanto um cérebro de inseto" e eles não têm a capacidade de escalar efetivamente. Por outro lado, o cérebro humano é cerca de um milhão de vezes maior em escala e pode realizar cálculos de maior complexidade devido a características como plasticidade e escarsidade.

Reinventar a computação para emular melhor as arquiteturas neurais no cérebro é a chave para resolver problemas dinâmicos não-lineares, e os autores prevêem que a computação neuromórfica será disseminada no início desta década.

O avanço das primitivas da computação, como não linearidade, causalidade e escarsidade, em novas arquiteturas, como redes neurais profundas, trará uma nova onda de computação que pode lidar com problemas de otimização com restrições muito difíceis, como previsão do tempo e seqüenciamento de genes. Os autores oferecem uma visão geral dos materiais, dispositivos, arquiteturas e instrumentação que devem avançar para que a computação neuromórfica amadureça. Eles emitem um plano de ação para descobrir novos materiais funcionais para desenvolver novos dispositivos de computação.

 

O artigo "Os blocos de construção de um computador inspirado no cérebro" é de autoria de Jack D. Kendall e Suhas Kumar. O artigo foi publicado na revista Applied Physics Reviews em 14 de janeiro de 2020 

 

fonte https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-01/aiop-rtc011520.php#

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