p A rápida progressão da tecnologia levou a um grande aumento no uso de energia para processar a enorme quantidade de dados gerados por dispositivos. Mas os pesquisadores da Escola de Engenharia Cockrell da Universidade do Texas em Austin descobriram uma maneira de tornar a nova geração de computadores inteligentes mais eficientes em termos de energia. p Tradicionalmente, chips de silício formaram os blocos de construção da infraestrutura que alimenta os computadores. Mas esta pesquisa usa componentes magnéticos em vez de silício e descobre novas informações sobre como a física dos componentes magnéticos pode cortar custos de energia e requisitos de algoritmos de treinamento - redes neurais que podem pensar como humanos e fazer coisas como reconhecer imagens e padrões.

p "Agora mesmo, os métodos para treinar suas redes neurais consomem muita energia, "disse Jean Anne Incorvia, um professor assistente no Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação da Escola Cockrell. "O que nosso trabalho pode fazer é ajudar a reduzir o esforço de treinamento e os custos de energia."

p As descobertas dos pesquisadores foram publicadas esta semana no IOP Nanotecnologia . Incorvia conduziu o estudo com Can Cui, primeiro autor e aluno do segundo ano de graduação. Incorvia e Cui descobriram que espaçar nanofios magnéticos, agindo como neurônios artificiais, de certas maneiras, aumenta naturalmente a capacidade dos neurônios artificiais de competir entre si, com os mais ativados vencendo. Alcançando este efeito, conhecido como "inibição lateral, "tradicionalmente requer circuitos extras nos computadores, o que aumenta os custos e consome mais energia e espaço.

p Incorvia disse que seu método fornece uma redução de energia de 20 a 30 vezes a quantidade usada por um algoritmo de retropropagação padrão ao realizar as mesmas tarefas de aprendizagem.

p Da mesma forma que o cérebro humano contém neurônios, os computadores da nova era têm versões artificiais dessas células nervosas integrais. A inibição lateral ocorre quando os neurônios que disparam mais rápido são capazes de impedir que os neurônios mais lentos disparem. Na computação, isso reduz o uso de energia no processamento de dados.

p Incorvia explica que a forma como os computadores funcionam está mudando fundamentalmente. Uma grande tendência é o conceito de computação neuromórfica, que é essencialmente projetar computadores para pensar como cérebros humanos. Em vez de processar tarefas uma de cada vez, esses dispositivos mais inteligentes foram concebidos para analisar grandes quantidades de dados simultaneamente. Essas inovações impulsionaram a revolução no aprendizado de máquina e inteligência artificial que dominou o cenário da tecnologia nos últimos anos.

p Esta pesquisa teve como foco as interações entre dois neurônios magnéticos e os resultados iniciais nas interações de vários neurônios. A próxima etapa envolve a aplicação das descobertas a conjuntos maiores de vários neurônios, bem como a verificação experimental de suas descobertas.