Criar computadores que possam reagir ao ambiente e processar muitos dados de uma só vez, de maneira inteligente e adaptável é a meta da Computação Neuromórfica, apontada por muitos especialistas como a estrada para o futuro da Inteligência Artificial. Que agora, em sua segunda onda de desenvolvimento, está usando pequenos ímãs e seus campos magnéticos para otimizar algoritmos.
Em um novo estudo publicado na revista Nanotechnology, pesquisadores da Universidade do Texas relatam que o ajuste físico das interações entre nanofios magnéticos pode reduzir significativamente os custos de energia do treinamento de algoritmos usados em diversas aplicações de redes neurais. Resta saber se essa técnica será escalável a ponto de se tornar padrão de mercado.
A expectativa da indústria é a de que a Computação Neuromórfica ande mais rápido que a Computação Quântica em relação à disponibilidade de produtos de baixo custo, que massifiquem o uso. A Intel aposta nisso, com a família de processadores Nervana NNP. O Intel Labs desenvolveu o primeiro chip neuromórfico de autoaprendizagem da indústria – o chip Loihi – que imita as funções do cérebro para aprender a operar com base em variados feedbacks do ambiente. E mesmo a IBM, que tem puxado o carro do processamento quântico, também pesquisa.
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