Em artigo publicado na revista Nature Technology, pesquisadores da Universidade de Oxford, no Reino Unido, e da Universidade do Texas, nos Estados Unidos, desenvolvem dispositivos que impulsionam o avan\u00e7o das intelig\u00eancias artificiais. Na pesquisa, os cientistas apresentaram dispositivos f\u00edsicos que permitem a coexist\u00eancia simult\u00e2nea de caminhos de feedback e feedforward, entrada e sa\u00edda de informa\u00e7\u00f5es em uma rede neural. Essa tecnologia pode representar um avan\u00e7o significativo no desenvolvimento de intelig\u00eancias artificiais, abrindo caminho para a constru\u00e7\u00e3o de m\u00e1quinas mais r\u00e1pidas e eficientes.<\/p>\n
O professor Fabio Cozman, da Escola Polit\u00e9cnica e diretor do Centro de Intelig\u00eancia Artificial, ambos da USP, explica que os sistemas neurais das IAs s\u00e3o compostos de neur\u00f4nios artificiais, unidades de processamento que realizam computa\u00e7\u00f5es simples e geralmente s\u00e3o criadas em software.<\/p>\n
Embora n\u00e3o tenha participado da pesquisa internacional, o professor esclarece que o artigo implementa um resistor chamado memristor, teorizado pela primeira vez em 1971, em uma rede neural em hardware. Esses dispositivos t\u00eam a capacidade de realizar simultaneamente a entrada e sa\u00edda de informa\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de armazenar mem\u00f3ria, o que justifica o nome memristor, uma combina\u00e7\u00e3o das palavras \u201cmem\u00f3ria\u201d e \u201cresistor\u201d.<\/p>\n
\u00c9 importante ressaltar que, apesar de serem chamados de neur\u00f4nios artificiais, esses dispositivos n\u00e3o podem ser diretamente comparados aos neur\u00f4nios reais. Levando isso em considera\u00e7\u00e3o, Cozman destaca que essas tecnologias se inspiram em princ\u00edpios biol\u00f3gicos, mas funcionam de maneira diferente de seus equivalentes vivos. Enquanto o c\u00e9rebro opera com base em fen\u00f4menos qu\u00edmicos e el\u00e9tricos, a computa\u00e7\u00e3o est\u00e1 limitada apenas aos fen\u00f4menos el\u00e9tricos, esclarece ele.<\/p>\n
Ainda que o projeto esteja em fase experimental e precise passar por uma s\u00e9rie de etapas antes de chegar ao mercado, a implementa\u00e7\u00e3o de circuitos neurais em hardware utilizando memristors pode representar um avan\u00e7o significativo no desenvolvimento das intelig\u00eancias artificiais. Segundo o docente, isso resultaria em computadores muito mais r\u00e1pidos na execu\u00e7\u00e3o das redes neurais artificiais, tornando as IAs mais eficientes, acess\u00edveis em termos de custo, com menor consumo de energia e mais f\u00e1ceis de construir.<\/p>\n
<\/p>\n
Fonte: Jornal da USP<\/p>\n