Fig. 1. (a) Fotografia óptica de um dispositivo spintrônico fabricado que serve como sinapse artificial na presente demonstração. O circuito de medição para a comutação de resistência também é mostrado. (b) Relação medida entre a resistência do dispositivo e a corrente aplicada, mostrando variação de resistência análoga. (c) Fotografia da matriz de dispositivos spintrônicos montada em uma embalagem de cerâmica, que é usado para a rede neural artificial desenvolvida. Crédito:Tohoku University
Pesquisadores da Tohoku University têm, pela primeira vez, demonstrou com sucesso o funcionamento básico da inteligência artificial baseada na spintrônica.
Inteligência artificial, que emula a função de processamento de informações do cérebro que pode executar rapidamente tarefas complexas e complicadas, como reconhecimento de imagem e previsão do tempo, tem atraído atenção crescente e já foi parcialmente colocado em uso prático.
A inteligência artificial usada atualmente funciona na estrutura convencional da tecnologia de circuito integrado baseada em semicondutores. Contudo, falta-lhe a compactação e a característica de baixo consumo de energia do cérebro humano. Para superar este desafio, a implementação de um único dispositivo de estado sólido que desempenha o papel de uma sinapse é altamente promissora.
O grupo de pesquisa do Professor Hideo Ohno da Tohoku University, Professor Shigeo Sato, Professor Yoshihiko Horio, O professor associado Shunsuke Fukami e o professor assistente Hisanao Akima desenvolveram uma rede neural artificial na qual seus dispositivos spintrônicos recentemente desenvolvidos, compreendendo material magnético em microescala, são empregados (Fig. 1). O dispositivo spintrônico usado é capaz de memorizar valores arbitrais entre 0 e 1 de forma analógica, ao contrário dos dispositivos magnéticos convencionais, e assim realizar a função de aprendizagem, que é servido por sinapses no cérebro.
Fig. 2. Diagrama de blocos da rede neural artificial desenvolvida, consistindo em PC, FPGA, e matriz de dispositivos spintrônicos (torque spin-órbita; SOT). Crédito:Tohoku University
Usando a rede desenvolvida (Fig. 2), os pesquisadores examinaram uma operação de memória associativa, que não é prontamente executado por computadores convencionais. Por meio de várias tentativas, eles confirmaram que os dispositivos spintrônicos têm uma capacidade de aprendizagem com a qual a rede neural artificial desenvolvida pode associar com sucesso padrões memorizados (Fig. 3) de suas versões ruidosas de entrada, assim como o cérebro humano.
Espera-se que a demonstração de prova de conceito nesta pesquisa abra novos horizontes em tecnologia de inteligência artificial - uma que é de um tamanho compacto, e que atinge simultaneamente capacidades de processamento rápido e consumo de energia ultrabaixo. Esses recursos devem permitir que a inteligência artificial seja usada em uma ampla gama de aplicações sociais, como reconhecimento de imagem / voz, terminais vestíveis, redes de sensores e robôs de enfermagem.
Fig. 3. Três tipos de padrões, "EU", "C", e T", expresso em blocos 3x3 usados para o experimento de operação de memória associativa. Crédito:Tohoku University
