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    Ímãs de aprendizagem podem levar a processamento de dados com eficiência energética

    Usando magnetismo e luz, os pesquisadores conseguiram criar sinapses que são capazes de aprender por uma mudança gradual da magnetização. Crédito:Ashim Chakravarty

    O consumo de energia dos data centers em todo o mundo está aumentando. Isso cria uma alta demanda por novas tecnologias que podem levar a computadores com eficiência energética. Em um novo estudo, Físicos da Radboud University demonstraram que isso também pode ser alcançado usando chips cujo funcionamento é inspirado no cérebro humano. O estudo foi publicado em revista científica Cartas de Física Aplicada em 16 de maio.

    Em comparação com nossos computadores atuais, o cérebro humano usa uma fração da energia para processar a mesma quantidade de dados. Isso é possível devido ao fato de que nossos cérebros podem processar dados em paralelo e também armazená-los ao fazer conexões mais fortes ou mais fracas.

    "Queríamos ver se poderíamos implementar essa propriedade da plasticidade em um sistema artificial e combiná-la com a técnica rápida e eficiente em termos de energia para controlar o magnetismo usando a luz, que vem sendo aplicado há algum tempo, "dizem Johan Mentink e Theo Rasing, ambos físicos da Radboud University. "Isso deve levar a computadores inteligentes e com baixo consumo de energia."

    Analógico em vez de digital

    A possibilidade de armazenamento de dados rápido e eficiente em termos de energia usando magnetismo é conhecida há algum tempo. Ao disparar pulsos de luz curtos no material magnético, os spins magnéticos no material são invertidos, que muda de 0 para 1, e vice versa. "Mas para fazer com que esses ímãs se comportem como sinapses no cérebro, o que permitiria não apenas armazenar dados, mas também processá-los, os ímãs devem mudar continuamente, "Johan Mentink explica.

    "Conseguimos dar aos ímãs essa propriedade, garantindo que o estado magnético do material mude gradualmente sob a influência da luz, em vez de fazer um flip completo de uma vez. Isso pode ser comparado a um relógio analógico que se move gradualmente, em contraste com um relógio digital. "

    Comportamento de aprendizagem de ímãs

    Esta nova propriedade de plástico abriu caminho para que os pesquisadores construíssem uma pequena rede neural artificial, em que duas áreas separadas do ímã - duas sinapses artificiais - estavam ligadas. Rasing:"Demonstramos que é possível construir uma rede neural artificial usando ímãs, que não apenas armazena dados, mas também é realmente capaz de classificar padrões e mostrar comportamento de aprendizagem. "

    Os pesquisadores agora querem investigar se podem construir redes neurais maiores seguindo esta abordagem. "Agora mesmo, a rede neural está aprendendo com o feedback que recebe de um computador externo. A longo prazo, esperamos encontrar um princípio físico para implementar o feedback no próprio material. Isso teria um impacto significativo na forma como as redes neurais artificiais poderiam ser aplicadas em nossa sociedade, "Mentink diz.

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