Aqui você aprenderá a tecnologia e tudo mais por trás da computação neuromórfica, que em breve transformará a forma como você cria coisas usando computadores!
As cargas de trabalho dos computadores estão aumentando cada vez mais com o crescimento de tecnologias avançadas como inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), Internet das Coisas (IoT), robôs de IA, linhas de produção automatizadas e muito mais.
Os computadores atuais que trabalham com chips semicondutores atingiram a sua capacidade de processar cálculos mais rapidamente, consumir menos energia, dissipar o calor de forma eficiente e, finalmente, a sua capacidade de se tornarem muito menores do que os dispositivos portáteis.
Aí vem a computação neuromórfica! Esta tecnologia permite que cientistas da computação e engenheiros neuromórficos criem computadores que funcionam como cérebros humanos. Continue lendo até o final para saber tudo o que você precisa saber sobre essa tecnologia de ponta da computação!
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O que é computação neuromórfica?
A computação neuromórfica é uma arquitetura de computador que se assemelha ao funcionamento do cérebro humano. Especificamente, os cientistas da computação estão trabalhando para criar protótipos de neurônios sintéticos que imitem neurônios biológicos e suas sinapses.
O cérebro humano usa 86 bilhões de neurônios em um espaço compacto de 1260 centímetros cúbicos. A conectividade sináptica entre esses neurônios controla a memória, a visão, o raciocínio, o pensamento lógico, os movimentos motores e muitas outras funções do corpo. É claro que não precisamos de nenhum sistema de resfriamento externo para resfriar as unidades de processamento do cérebro porque ele é altamente eficiente em termos energéticos.
Assim, computadores neuromórficos reais funcionarão exatamente como o cérebro humano, mas usando dispositivos sinápticos artificiais, CPUs e GPUs. Além disso, esses computadores serão capazes de se adaptar à situação e não confiar totalmente na pré-programação, como a maioria dos supercomputadores e computadores pessoais fazem.
Por exemplo, o Intel Loihi 2 é o chip de pesquisa neuromórfica de segunda geração. Ele contém cerca de 1 milhão de neurônios sintéticos por chip, imitando o sistema biológico do cérebro em sistemas de computação. É operado pela estrutura de software Lava, que é um sistema operacional de código aberto para pesquisa e desenvolvimento de computação neuromórfica.
Engenharia Neuromórfica
É o campo de atuação onde os cientistas da computação aprendem e projetam peças de computador para fins de computação neuromórfica, como chips neuromórficos, dispositivos sinápticos artificiais, estratégias de eficiência energética e muito mais.
Nesta disciplina de pesquisa e desenvolvimento tecnológico, os engenheiros também trabalharão em sensores neuromórficos que mimetizam sistemas sensoriais humanos, como olhos, pele, impulsos nervosos, etc.
Computação Neuromórfica: Princípios e Conceitos Chave
Agora, discutiremos como funciona a computação neuromórfica.
Como funciona a computação neuromórfica?
A computação neuromórfica emprega componentes de hardware inspirados nas estruturas e funções dos neurônios e sinapses nos cérebros biológicos. O principal tipo de hardware neuromórfico é a rede neural de pico (SNN), onde nós, conhecidos como neurônios de pico, gerenciam e armazenam dados de maneira muito semelhante aos neurônios biológicos.
Dispositivos sinápticos artificiais estabelecem conexões entre neurônios em pico. Esses dispositivos empregam circuitos analógicos para transmitir sinais elétricos semelhantes aos sinais cerebrais. Ao contrário dos computadores convencionais que usam codificação binária, os neurônios com pico medem e codificam diretamente alterações discretas do sinal analógico.
Componentes de hardware da computação neuromórfica
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#1. Spiking Neurônios e Dispositivos Sinápticos
Os neurônios sintéticos processam e transmitem dados usando sinais elétricos semelhantes a picos. Eles estão conectados a dispositivos sinápticos.
Dispositivos sinápticos replicam as sinapses em cérebros biológicos. Dispositivos sinápticos permitem a comunicação entre neurônios com picos.
#2. Circuito Analógico
Esses circuitos lidam com sinais elétricos em uma técnica analógica que imita os sinais cerebrais.
#3. Memristores
Esses resistores não voláteis podem armazenar e processar informações comumente usadas em hardware neuromórfico.
#4. Chips Neuromórficos
Chips Neuromórficos são circuitos integrados especializados projetados para tarefas de computação neuromórficas. Estes são chips de computador baseados em tecnologia de memória resistiva baseada em óxido filamentar (OxRAM).
#5. Núcleos Neurais
Estas são unidades de processamento dedicadas à execução de simulações e cálculos de redes neurais.
#6. Sensores orientados a eventos
Esses sensores avançados detectam alterações nos dados e acionam respostas neurais, otimizando a eficiência energética. Por exemplo, sensores de visão baseados em eventos (EVS) podem transmitir dados mais rapidamente em baixas latências, analisando as mudanças de iluminação em pixels.
#7. Unidades de memória
Componentes de armazenamento para reter informações e facilitar o aprendizado em sistemas neuromórficos.
#8. Plataformas de hardware neuromórficas
Sistemas abrangentes projetados para suportar e executar aplicações de computação neuromórfica.
#9. Conversores digital para analógico
Os DACs convertem dados digitais em sinais analógicos para processamento neural.
Componentes de software de computação neuromórfica
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#1. Simuladores de Redes Neurais
Esses são programas que emulam o comportamento de redes neurais com picos. Essas ferramentas especializadas permitem testes e experimentações em computadores neuromórficos.
#2. Frameworks de software neuromórficos
Software avançado que facilita o desenvolvimento e simulação de modelos neuromórficos e algoritmos para computação neuromórfica.
#3. Algoritmos de Aprendizagem
Essas rotinas de software permitem que as redes neurais artificiais se adaptem e melhorem seu desempenho ao longo do tempo por meio do treinamento.
#4. Bibliotecas de programação neuromórfica
Um conjunto de coleções de códigos e funções pré-escritos para simplificar o desenvolvimento de aplicações neuromórficas.
#5. Software de visão neuromórfica
Software desenvolvido para processamento de dados visuais em sistemas de visão neuromórfica, como câmeras baseadas em eventos.
#6. Emuladores Neuromórficos
Essas ferramentas especializadas permitem aos desenvolvedores simular o comportamento de hardware neuromórfico em sistemas de computador convencionais para teste e depuração.
#7. Software de interface de usuário
GUIs ou CLIs facilitam a comunicação entre hardware neuromórfico e sistemas de computação de nível superior. As ferramentas facilitam ainda mais a integração em aplicações mais amplas.
#8. Kits de desenvolvimento de software neuromórfico
Esses são pacotes SDK abrangentes que fornecem ferramentas, bibliotecas e documentação para a construção de aplicativos neuromórficos.
Casos de uso para computação neuromórfica
Veículos Autônomos
Hardware e algoritmos neuromórficos podem ajudar carros autônomos a tomar decisões em tempo real. Isto melhorará ainda mais a segurança e a navegação em cenários de tráfego complexos.
Reconhecimento de imagem
A computação neuromórfica pode melhorar o reconhecimento de imagens, permitindo o processamento eficiente de dados visuais. Em aplicações como reconhecimento facial em tempo real e detecção de objetos, isso pode ser um grande salto.
Processamento de linguagem natural
Pode melhorar a compreensão da fala e da linguagem em chatbots de IA, assistentes virtuais, ferramentas de análise de dados de IA, etc.
Computação com eficiência energética
A IoT e a IIoT exigem computadores superpequenos com capacidades de processamento local com o menor fornecimento de energia possível. A tecnologia de computação neuromórfica permitirá que os desenvolvedores de hardware IoT produzam dispositivos mais eficientes e inteligentes para controlar residências, escritórios e instalações industriais.
Leia também: IIoT vs IoT: diferenças e semelhanças
Cíber segurança
Nos ecossistemas de segurança cibernética e privacidade de dados da Internet, a computação neuromórfica pode ajudar na detecção de anomalias, analisando padrões de tráfego de rede. Assim, estes sistemas identificarão potenciais ameaças à segurança de forma mais eficaz.
Recursos de aprendizagem
#1. Redes Neurais em Python do zero: Udemy
Esta Udemy curso sobre Redes Neurais em Python oferece experiência prática em computação neuromórfica e aprendizado de máquina. Ele ensina você a programar redes neurais do zero em Python simples.
O curso apresentará camadas ocultas e funções de ativação para o desenvolvimento de redes mais úteis. Também ajuda a entender aspectos como camada de entrada, camada de saída, pesos, função de erro, precisão, etc.
#2. Computação Neuromórfica: Classe Central
Isso é grátis curso online está disponível no YouTube e você pode acessá-lo quando quiser. A duração do curso é superior a meia hora.
Ele é dividido em várias seções, como Máquina que funciona como o cérebro, O fim do paradigma de Turing-von Neumann, Faixa de temperatura operacional Capacidade cognitiva (EQ) ATI VS, Consumo global de energia, Limites de computação, etc.
#3. Princípios e Organização da Computação Neuromórfica
Ao ler este livro, você aprenderá os princípios e a organização da computação neuromórfica. Ele também se concentra na construção de técnicas de hardware escalável e tolerante a falhas para redes neurais com recursos de aprendizagem.
Além de compartilhar a visão geral dos sistemas de computação neuromórfica, permite explorar os fundamentos das redes neurais artificiais. O livro também discute neurônios artificiais e evolução. Além disso, você aprenderá os métodos de implementação de redes neurais em diversas abordagens, como modelos de neurônios, tecnologias de armazenamento e redes de comunicação entre neurônios.
Este recurso acabará sendo benéfico para aqueles que desejam desenvolver um sistema neuromórfico eficiente em hardware. Outros temas discutidos neste livro são os desafios de construir uma arquitetura de rede neural com picos, tecnologias de memória emergentes, arquitetura de sistema neuromórfico, etc.
#4. Computação neuromórfica e além: paralelo, aproximação, memória próxima e quântica
Este livro oferece uma discussão comparativa sobre algumas novas tendências, como computação neuromórfica, aproximada, em memória, paralela e quântica, que podem ajudá-lo a superar as limitações da lei de Moore.
Este recurso mostra o uso dos paradigmas mencionados acima para aprimorar a capacidade computacional. Ajuda particularmente os desenvolvedores quando eles enfrentam limitações de escala devido ao aumento no poder de computação. Além disso, este livro fornece uma visão geral do estado da arte da computação neuromórfica e detalhes essenciais de outros paradigmas.
#5. Engenharia Neuromórfica
Depois de ler este livro, você terá uma compreensão completa da engenharia neuromórfica sob a perspectiva de três categorias diferentes de profissionais: o cientista, o arquiteto de computadores e o designer de algoritmos.
Não importa de que formação você veio – isso permite que você entenda os conceitos por meio de várias disciplinas e aprecie a área. Além disso, o recurso concentra-se nos fundamentos da modelagem neuronal, circuitos neuromórficos, estruturas de engenharia neural, arquiteturas neurais e comunicação baseada em eventos.
Depois de ler este livro, os engenheiros neuromórficos aprenderão sobre os diferentes aspectos da inteligência cognitiva.
#6. Sistemas de Computação Neuromórfica para Indústria 4.0
Neste livro, você aprenderá sobre o campo da tecnologia de microchips baseada em computação neural. Ao cobrir tópicos como proteção de redes neurais, reconhecimento de emoções e autenticação biométrica, permite aprender detalhadamente sobre esse campo dinâmico.
Quer você seja estudante, cientista, pesquisador ou acadêmico, ele funcionará como um recurso essencial para você.
#7. Dispositivos neuromórficos para computação inspirada no cérebro
Se você quiser explorar as tecnologias neuromórficas de ponta, leia este livro. Escrito por uma equipe de engenheiros especializados, apresenta uma discussão abrangente de todos os aspectos da eletrônica neuromórfica.
Abrange dispositivos memrísticos e neuromórficos, inclui desenvolvimentos recentes em computação inspirada no cérebro e explora suas aplicações potenciais em computação neuromórfica e sistemas perceptivos.
Desafios da computação neuromórfica
#1. Imprecisão
Embora os computadores neuromórficos sejam definitivamente mais eficientes em termos de energia em comparação com hardware neural e GPUs, eles não são mais precisos que os demais.
#2. Falta de benchmarks definidos
Este campo de pesquisa não possui parâmetros de referência claramente definidos para desempenho e problemas de desafios comuns. Conseqüentemente, a avaliação do desempenho e eficiência dos computadores neuromórficos é bastante difícil.
#3. Limitações de software
O software da computação neuromórfica ainda está atrasado em relação ao hardware. Os pesquisadores ainda usam software e algoritmos destinados ao hardware de von Neumann, o que limita os resultados às abordagens padrão.
#4. Dificuldade de uso
A menos que você seja um especialista, não poderá usar computadores neuromórficos. Além disso, os especialistas não criaram ferramentas e linguagens fáceis para que qualquer pessoa possa utilizá-las.
Computação Neuromórfica: Considerações Éticas
Ao discutir a computação neuromórfica, não devemos ignorar as considerações éticas. Sempre existe a chance de fazer uso indevido dessa tecnologia. Pode ser usado para gerar imagens e vídeos falsos com a intenção de espalhar desinformação, enganar as pessoas e influenciar a percepção do público.
Também pode ser a causa de preocupações com a privacidade por parte dos indivíduos. Se recolher dados dos utilizadores sem consentimento ou conhecimento para processar grandes quantidades de dados, certamente levantará preocupações. Além disso, a computação neuromórfica poderia herdar preconceitos dos dados de treinamento. Se isso acontecer, a computação neuromórfica pode produzir resultados injustos ou discriminatórios.
Futuro da Computação Neuromórfica
A computação neuromórfica é capaz de revolucionar a forma como diferentes dispositivos se comunicam entre si. Com sua ajuda, você pode esperar ter uma computação com eficiência energética e inspirada no cérebro no futuro.
Com a ajuda de algoritmos de IA, os dispositivos aprenderão uns com os outros e se tornarão mais responsivos às mudanças. Como resultado, as arquiteturas de rede se tornarão mais eficientes e processarão os dados com mais rapidez.
Atualmente, pode realizar tarefas de detecção e percepção. No entanto, você pode esperar que ele transforme os campos de IA, robótica e saúde com dispositivos mais rápidos e inteligentes. Com a inovação em setores relacionados, você pode esperar avanços em hardware e software na computação neuromórfica.
A seguir, confira nosso artigo detalhado sobre computação ambiente.
