Computação Neuromórfica
A computação neuromórfica está chegando e é baseada na maneira como o cérebro funciona. A computação neuromórfica acredita que nossas células cerebrais podem utilizar mais valores para operar, o que as torna mais eficientes em termos de energia do que os computadores.
Mas o que é computação neuromórfica
Computação neuromórfica: O processamento inteligente de dados e a definição original de computação neuromórfica, foi criada por Carver Mead do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), no final da década de 1980, e pode ser ilustrativamente resumida como a ideia de desenvolver computadores que se comportem de forma semelhante ao cérebro.
Embora computadores possam fazer cálculos diretos com muito mais rapidez do que humanos, nossos cérebros superam as máquinas em tarefas como o reconhecimento de objetos.
Além disso, nosso cérebro usa menos energia do que computadores. Parte disso se deve à maneira como nosso cérebro opera: enquanto um computador usa sistema binário (com valores 0 ou 1), as células cerebrais podem fornecer mais sinais analógicos, com diversos valores.
Computação neuromórfica e inteligência artificial geral
A IAG deve replicar as capacidades do cérebro humano, para melhorar as atuais tecnologias de IA que são limitadas. Elas podem resolver problemas específicos, mas são ruins em generalizar seus conhecimentos.
Por exemplo, um modelo de IA projetado para jogar um jogo como StarCraft II ficará perdido quando apresentado a outro jogo, como o Dota 2.
Isso exigirá um algoritmo de IA totalmente diferente, de acordo com os designers da Tianjic, seu chip de IA conseguiu resolver vários problemas, incluindo detecção de objetos, reconhecimento de fala, navegação e prevenção de obstáculos, tudo em um único dispositivo.
Mas, embora os chips neuromórficos possam nos aproximar da emulação do cérebro humano, ainda temos um longo caminho a percorrer.
A inteligência geral artificial requer mais do que agrupar vários modelos de IA estreitos, até porque as redes neurais artificiais, em sua essência, são máquinas estatísticas, e as estatísticas não podem ajudar a resolver problemas que exigem raciocínio, entendimento e solução geral de problemas.
Novo Material
Anteriormente, os domínios magnéticos fora do plano eram feitos usando outras técnicas que requerem estruturas de camadas complexas. Agora, os domínios magnéticos podem ser comutados usando uma corrente através de um eletrodo de platina no topo do SRO.
No entanto, quando os domínios magnéticos são ligeiramente inclinados, a resposta é probabilística: nem todos os domínios são iguais, e os valores intermediários ocorrem quando apenas parte dos cristais no domínio mudam.
Ao escolher variantes do substrato no qual o SRO é cultivado, a equipe consegue controlar sua anisotropia magnética e isso permite que eles produzam dois dispositivos spintrônicos diferentes. A computação probabilística se compara a como os neurônios funcionam, enquanto a comutação determinística é mais como uma sinapse.
A equipe espera que, no futuro, um hardware semelhante ao cérebro possa ser criado combinando esses diferentes domínios em um dispositivo spintrônico que possa ser conectado a circuitos-padrão baseados em silício.