Esta é uma ilustração do gargalo de von-Neumann. As transferências freqüentes de dados entre o processador e as unidades de memória geram grande consumo de energia e limitam o rendimento. 'Computação na memória' permite realizar cálculos nos dados que eles armazenam, reduzindo assim o número de transferências desnecessárias de dados para o processador. Crédito:Purdue University
Muitos componentes internos usados nos computadores atuais atingem temperaturas que são quentes o suficiente para preparar uma refeição de Ação de Graças. O calor produzido pelos cálculos pode facilmente queimar a pele e os tecidos humanos - e muito do calor é simplesmente energia desperdiçada, um subproduto das funções internas do computador.
Agora, Os pesquisadores da Purdue University estão trabalhando em uma tecnologia mais eficiente em termos de energia para imitar melhor as funções do cérebro humano e produzir apenas uma fração do calor.
"O cérebro humano é uma máquina maravilhosamente eficiente que realmente faz grande parte do trabalho de computação dentro da memória, "disse Kaushik Roy, Edward G. Tiedemann Jr. de Purdue, distinto professor de Engenharia Elétrica e de Computação. "Purdue está trabalhando com outras organizações de pesquisa líderes para desenvolver dispositivos e algoritmos que agem como o cérebro humano e reduzem o consumo de energia pela computação dentro da própria memória."
Os pesquisadores do Purdue estão desenvolvendo algoritmos de inteligência artificial que podem ser usados com aplicativos de computador atuais, mas consomem menos energia. Pesquisadores do Centro de Purdue para Computação Inspirada no Cérebro Habilitando Inteligência Autônoma estão estudando e desenvolvendo algoritmos que podem permitir robôs pessoais, carros autônomos e drones para interpretar seus ambientes e, em seguida, tomar decisões com base no que percebem.
Esta imagem mostra uma rede neural com spikes que pode converter uma entrada de áudio em um dígito manuscrito usando apenas spikes para se comunicar entre as camadas. Crédito:Purdue University
"O cérebro calcula por meio de uma densa conexão de neurônios e sinapses, empregando memória integrada e unidades de computação, ao contrário da computação von-Neumann prevalente em todos os computadores modernos, "disse Roy, quem lidera o C-BRIC. "Buscando inspiração no cérebro, inventamos técnicas de circuito para realizar cálculos dentro da própria memória, levando à implementação de algoritmos com eficiência energética. "
Os algoritmos de Purdue usam redes semelhantes ao cérebro, chamadas de redes neurais de pico, para converter entradas de voz e imagem em uma representação especial comum de padrões de pico, semelhante ao cérebro. Usando codificação e decodificação especiais, a entrada de voz pode ser usada para recuperar as imagens.
Roy disse que esta pesquisa atual de IA tem aplicações para robôs pessoais, drones, veículos inteligentes e outros dispositivos que já executam funções semelhantes às computações do cérebro.
