Um computador neuromórfico que pode simular 8 milhões de neurônios está no noticiário. O termo "neuromórfico" sugere um design que pode imitar o cérebro humano. E a computação neuromórfica? É descrito como o uso de sistemas de integração em escala muito grande com circuitos elétricos analógicos que imitam arquiteturas neuro-biológicas em nosso sistema.

É aqui que entra a Intel, e significativamente. O chip Loihi aplica os princípios encontrados em cérebros biológicos para arquiteturas de computador. A recompensa para os usuários é que eles podem processar informações até 1, 000 vezes mais rápido e 10, 000 vezes mais eficiente do que CPUs para aplicativos especializados, por exemplo., codificação esparsa, procura de gráfico e problemas de satisfação de restrição.

Seu comunicado à imprensa na segunda-feira dizia "Pohoiki Beach da Intel, um sistema neuromórfico de 64 chips, Oferece resultados revolucionários em testes de pesquisa. "Pohoiki Beach é o mais recente sistema neuromórfico da Intel.

A Intel está comemorando que um sistema neuromórfico de 8 milhões de neurônios compreendendo 64 chips de pesquisa Loihi - codinome Pohoiki Beach - agora está disponível para a comunidade de pesquisa mais ampla. A notícia significa que a Intel está fornecendo maior escala e capacidade computacional aos parceiros de pesquisa da Intel.

Isso é parte do motivo pelo qual isso é um grande negócio - Pohoiki Beach agora estará disponível para o que a Intel relata como "60 parceiros do ecossistema". Eles usarão o sistema para projetos que envolvam problemas de computação complexos e intensivos em computação.

Espectro IEEE expôs claramente a vantagem. "Os pesquisadores podem usar o sistema Pohoiki Beach de 64 chips para fazer sistemas [o sistema Pohoiki Beach sendo composto de várias placas Nahuku e contendo 64 chips Loihi] que aprendem e veem o mundo como humanos."

Rich Uhlig, diretor administrativo da Intel Labs, disseram que ficaram impressionados com seus primeiros resultados "à medida que escalamos Loihi para criar sistemas neuromórficos mais poderosos".

Quem são alguns desses "parceiros do ecossistema"? Para um, Workshop de Engenharia de Cognição Neuromórfica Telluride, um evento de três semanas que termina em 19 de julho, em que a Intel é um patrocinador platina, quebra as capacidades de adaptação a uma perna protética, rastreamento de objetos usando câmeras baseadas em eventos emergentes, e inferir entrada tátil para a pele eletrônica de um robô iCub.

Chris Eliasmith, professor da Universidade de Waterloo, ficou entusiasmado com os números de consumo de energia. "Com o chip Loihi, conseguimos demonstrar um consumo de energia 109 vezes menor executando um benchmark de aprendizado profundo em tempo real em comparação com uma GPU, e 5 vezes menos consumo de energia em comparação com hardware de inferência IoT especializado. "

Kyle Wiggers em VentureBeat aprofundou em alguns detalhes técnicos em torno de Loihi:seu conjunto de ferramentas de desenvolvimento "compreende a API Loihi Python, um compilador, e um conjunto de bibliotecas de tempo de execução para construir e executar SNNs no Loihi. Ele fornece uma maneira de criar um gráfico de neurônios e sinapses com configurações personalizadas, como o tempo de decadência, peso sináptico, e limites de pico, e um meio de simular esses gráficos, injetando picos externos por meio de regras de aprendizado personalizadas. "

Contudo, O trabalho da Intel em um sistema neuromórfico pode influenciar uma próxima geração de IA. Longo e curto, não perca tempo e energia concentrando-se apenas na lógica convencional do computador. Traga-o para pesquisas de laboratório nos aproximando da cognição humana.

"A próxima geração estenderá a IA a áreas que correspondem à cognição humana, como interpretação e adaptação autônoma. Isso é fundamental para superar a chamada 'fragilidade' das soluções de IA com base no treinamento e inferência de redes neurais, que dependem literalmente, visões determinísticas de eventos que carecem de contexto e compreensão do senso comum. "

Intel Labs afirmou que está "impulsionando a pesquisa em ciência da computação que contribui para esta terceira geração de IA. As principais áreas de foco incluem computação neuromórfica, que se preocupa em emular a estrutura neural e a operação do cérebro humano, bem como computação probabilística, que cria abordagens algorítmicas para lidar com a incerteza, ambiguidade, e contradição no mundo natural. "

Em 2017, A Intel apresentou o Loihi como "seu primeiro chip de pesquisa neuromórfico". Um ano depois, A Intel estava construindo uma comunidade de pesquisa para promover o desenvolvimento de algoritmos neuromórficos, software e aplicativos.

Esperar, o que há de errado com redes neurais treinadas? Desde quando eles não estão fazendo o seu trabalho? -Senior Editor Samuel Moore em Espectro IEEE :As redes neurais de hoje sofrem com o esquecimento catastrófico. "Se você tentasse ensinar uma rede neural treinada a reconhecer algo novo - um novo sinal de trânsito, digamos, simplesmente expondo a rede à nova entrada, interromperia tanto a rede que se tornaria terrível em reconhecer qualquer coisa. "

Moore acrescentou que "as redes neurais tradicionais não entendem realmente os recursos que extraem de uma imagem da mesma forma que nossos cérebros".

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