Engenheiros do Instituto de Tecnologia de Tóquio (Tokyo Tech) demonstraram uma abordagem computacional usando uma rede em anel de osciladores de pico acoplados com dinâmica caótica implementada em hardware analógico. Esta nova abordagem é baseada nos fenômenos de emergência e formação de padrões que ocorrem sob "sincronização incompleta" dentro de dinâmicas caóticas. No futuro, poderia impactar significativamente os métodos convencionais de detecção de padrões comumente usados ​​em redes neurais artificiais em contrapartes de hardware digital.
Nos últimos tempos, algoritmos baseados em inteligência artificial (IA) estão encontrando várias aplicações sociais, como assistência médica personalizada, direção autônoma, cidades inteligentes e agricultura de precisão. A quantidade de capacidade de computação necessária para implantar esses algoritmos está aumentando. Portanto, as iniciativas de pesquisa estão buscando abordagens alternativas de IA, inspirando-se em sistemas naturais existentes.

Uma abordagem é a computação de reservatório físico, onde um conjunto de elementos dinâmicos explorando fenômenos físicos é usado para mapear dados de entrada em um espaço de alta dimensão. O mérito deste método é a reduzida necessidade de treinamento de algoritmos que requerem uma grande quantidade de poder de processamento. Esses reservatórios muitas vezes podem ser implementados por sistemas físicos muito simples e não requerem arquiteturas complexas como é o caso das redes neurais.

O circuito que foi usado neste estudo, denominado circuito Minati-Frasca e inicialmente descoberto e desenvolvido por pesquisadores das Universidades de Trento e Catânia, na Itália, é altamente elementar, envolvendo apenas cinco componentes passivos e dois ativos, ao mesmo tempo que apresenta um rico comportamento de spiking . "Esses circuitos são realmente notáveis ​​e são um candidato natural para computação de reservatórios físicos", diz o Dr. Hiroyuki Ito, chefe da Unidade de Nano Sensing onde o estudo foi realizado.

Os experimentos realizados pelos pesquisadores da Tokyo Tech incluíram o ajuste da caoticidade e da força de acoplamento dentro de uma rede em anel de circuitos Minati-Frasca. Inicialmente, em valores baixos de um parâmetro de controle adequado, a rede apresentou picos periódicos, seguidos por um comportamento altamente irregular quando este parâmetro foi aumentado. Em combinação com a varredura da força de acoplamento, essa operação revelou uma rica variedade de maneiras pelas quais a rede sincroniza, significando que os nós dentro dela apresentam comportamento semelhante ao que pode ser observado em suas formas de onda. Considerando a rede como um todo, pode-se observar no caos o surgimento de padrões de sincronização com sincronização preferencial de alguns pares de nós em relação a outros, situação conhecida como sincronização incompleta. Além disso, no caso dessa rede em particular, essa região atinge a largura máxima próxima à borda do caos, que é a fronteira entre as regiões periódicas e caóticas de operação.

Os pesquisadores da Tokyo Tech então introduziram dois fatores adicionais para influenciar a “rota para sincronização”, ou seja, a injeção de ruído coerente em cada nó dentro da rede e a divisão da rede em duas populações diferentes. O primeiro mostrou que o ruído extra reduz significativamente a sincronização da rede na região periódica, enquanto na região caótica, a área de sincronização incompleta se desloca e a sincronização de nós que não são estruturalmente adjacentes é aprimorada. Isso indica que a rede pode responder a estímulos externos de maneira complexa. O último experimento dividiu a rede em duas metades, uma operando dentro do caos e a outra dentro da periodicidade.

A rota-para-sincronização nesta condição foi examinada com uma varredura de força de acoplamento, produzindo uma notável diversificação dos comportamentos de sincronização entre as duas populações. Enquanto a força de sincronização aumentou constantemente dentro da metade caótica, a metade periódica mostrou efeitos não monotônicos, ou seja, múltiplos mínimos apareceram ao varrer a força de acoplamento. Além disso, ao investigar detalhadamente os padrões de sincronização, foi revelado um comportamento adversário, mostrando uma sincronização inicial da metade periódica que foi ultrapassada pela metade caótica, seguida de uma sincronização final geral entre as duas metades. Este efeito reforça ainda mais o potencial gerador desta rede. Em essência, uma divisão binária de duas populações mostra um cenário altamente simplificado das perturbações de entrada às quais essa rede pode ser exposta quando usada para computação de reservatório físico.

Como tal, os pesquisadores consideraram a rede em seu estudo e propuseram usá-la para implementar a computação de reservatórios no futuro, explorando os vários fenômenos descritos acima. “Vindo de um background de aprendizado de máquina, os acoplamentos dentro da rede me lembraram de trabalhar com redes neurais. atividade dinâmica", diz Jim Bartels, um dos principais autores deste estudo. “Percebi que explorar essas dinâmicas para computação poderia se encaixar bem no campo da computação de reservatórios, que continua sendo uma área de estudo em crescimento”.

Após essa entrevista, a equipe explicou por que esse tipo de computação de reservatório pode ser benéfico para aplicações na sociedade. "Um dos principais campos de pesquisa em que estamos trabalhando na Nano Sensing Unit é a classificação de séries temporais para dispositivos de internet das coisas (IoT) e computação de ponta, como classificação de comportamento animal. Uma consideração muito importante para esses dispositivos é sua vida útil da bateria, pois determina a barreira para a adoção concreta. O que é interessante sobre reservatórios físicos como o que propomos é a possibilidade de operar, em futuras realizações integradas ainda a serem construídas, com uma potência menor do que as grandes redes neurais digitais . Como o circuito representa um dos menores tipos conhecidos de osciladores geradores de picos, indo além do atual estágio de prova de conceito, esperamos que pesquisadores em todo o mundo explorem suas muitas variações possíveis para estruturas computacionais adicionais, como redes neurais", eles comentou.

Ludovico Minati, que é o principal autor do estudo. Os experimentos realizados, o design do hardware, os resultados e sua discussão são relatados em um artigo recente publicado na revista Chaos, Solitons &Fractals . Além disso, todos os materiais de design e dados experimentais foram disponibilizados gratuitamente para download. + Explorar mais

Explorando a sincronização parcial em sistemas em rede