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    Novo estudo investiga fotônica para inteligência artificial e computação neuromórfica

    Crédito CC0:domínio público

    Os cientistas deram uma nova e fascinante visão sobre as próximas etapas para desenvolver rapidamente, energia eficiente, futuros sistemas de computação que usam luz em vez de elétrons para processar e armazenar informações - incorporando hardware inspirado diretamente no funcionamento do cérebro humano.

    Uma equipe de cientistas, incluindo o Professor C. David Wright da Universidade de Exeter, explorou o futuro potencial para sistemas de computador usando fotônica no lugar da eletrônica convencional.

    O artigo foi publicado hoje (29 de janeiro de 2021) na prestigiosa revista. Nature Photonics .

    O estudo enfoca soluções potenciais para um dos problemas de computação mais urgentes do mundo - como desenvolver tecnologias de computação para processar esses dados de maneira rápida e eficiente em termos de energia.

    Os computadores contemporâneos são baseados na arquitetura de von Neumann, na qual a rápida Unidade de Processamento Central (CPU) é fisicamente separada do programa e da memória de dados muito mais lentos.

    Isso significa que a velocidade de computação é limitada e a energia é desperdiçada pela necessidade de transferir dados continuamente de e para a memória e o processador através de interconexões elétricas com largura de banda limitada e ineficientes em energia - conhecido como gargalo de von Neumann.

    Como resultado, estima-se que mais de 50% do poder dos sistemas de computação modernos é desperdiçado simplesmente nessa movimentação de dados.

    Professor C David Wright, do Departamento de Engenharia da Universidade de Exeter, e um dos co-autores do estudo explica "Claramente, uma nova abordagem é necessária - uma que possa fundir as principais tarefas de processamento de informações de computação e memória, aquele que pode incorporar diretamente no hardware a capacidade de aprender, adaptar e evoluir, e um que acaba com interconexões elétricas que esgotam a energia e limitam a velocidade. "

    A computação neuromórfica fotônica é uma dessas abordagens. Aqui, sinais são comunicados e processados ​​usando luz em vez de elétrons, dando acesso a larguras de banda muito maiores (velocidades do processador) e reduzindo enormemente as perdas de energia.

    Além disso, os pesquisadores tentam tornar o próprio hardware de computação isomórfico com o sistema de processamento biológico (cérebros), ao desenvolver dispositivos para imitar diretamente as funções básicas dos neurônios cerebrais e sinapses, em seguida, conectá-los em redes que podem oferecer serviços rápidos, paralelizado, processamento adaptativo para aplicativos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.

    O estado da arte dessa computação fotônica 'semelhante ao cérebro', e seu provável desenvolvimento futuro, é o foco de um artigo intitulado "Fotônica para inteligência artificial e computação neuromórfica" publicado na prestigiosa revista Nature Photonics por uma importante equipe internacional de pesquisadores dos EUA, Alemanha e Reino Unido.


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