Um diagrama mostrando a interação entre os neurônios de entrada e saída.

Melhorando o processamento de Big Data com circuitos magnéticos

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Nossa crescente demanda por tecnologias cada vez mais inteligentes levou a um enorme aumento no uso de energia, necessário para processar a enorme quantidade de dados gerados por dispositivos eletrônicos.

No entanto, os pesquisadores do Texas afirmam ter encontrado uma maneira de tornar os “computadores inteligentes” mais eficientes em termos de energia, usando componentes magnéticos para formar os blocos de construção de computadores e dispositivos eletrônicos em vez de chips de silício.

A pesquisa da equipe, publicada na revista IOP Nanotechnology, apresenta novas informações sobre como a física dos componentes magnéticos pode reduzir o consumo de energia e os requisitos de treinamento dos algoritmos necessários para o processamento de grandes dados.

Eles são extremamente intensivos em energia, mas a equipe da Cockrell afirma que seu trabalho pode “ajudar a reduzir o esforço de treinamento e os custos de energia” associados a eles.

Reduzindo o consumo de energia

As descobertas da pesquisa descrevem como Jean Anne Incorvia, professora assistente do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação da Escola Cockrell, trabalhando com o aluno de segundo ano Can Cui, para descobrir que espaçar os nanofios de certas maneiras naturalmente aumenta a capacidade dos neurônios artificiais. para competir um contra o outro, com os mais ativados saindo por cima.

Isso é conhecido como “inibição lateral” e tradicionalmente requer circuitos extras dentro dos computadores, mas foi alcançado espaçando os espaços que atuam como neurônios artificiais. O Incorvia alega que esse método fornece uma redução de energia de 20 a 30 vezes a quantidade usada por um algoritmo de retropropagação padrão ao executar as mesmas tarefas de aprendizado de máquina.

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Um diagrama mostrando a interação entre os neurônios de entrada e saída.

Diagrama fornecido pelos pesquisadores da Universidade do Texas em Austin, mostrando a manipulação dos neurônios para maximizar a inibição lateral. Imagem usada cortesia da Universidade do Texas – Austin

Aplicando as descobertas a conjuntos maiores de múltiplos neurônios

No artigo de pesquisa, o Incorvia continua explicando que a maneira como os computadores operam está “mudando fundamentalmente”. Uma das poucas tendências promissoras é o conceito de computação neuromórfica, uma área de pesquisa focada no design de computadores que podem pensar como cérebros humanos.

Em vez de processar tarefas uma por vez, eles podem analisar simultaneamente enormes conjuntos de dados, com alguns acreditando que é a chave para grandes avanços na inteligência artificial e no aprendizado de máquina.

A inibição lateral, a capacidade de um neurônio excitado de reduzir a atividade de seus vizinhos, é uma funcionalidade importante na computação neuromórfica. Na neurobiologia humana, desativa a disseminação de potenciais de ação de neurônios excitados para neurônios vizinhos na direção lateral.

Avançando na Pesquisa

Em plataformas de hardware neuromórficas, como computadores, a inibição lateral é alcançada por circuitos externos, diminuindo a eficiência energética e aumentando a pegada de tais sistemas.

É isso que a equipe do Incorvia espera resolver maximizando a inibição lateral em pistas pareadas de paredes de domínios magnéticos, ajustando a interação magnética entre um par de neurônios DW-MTJ adjacentes. O próximo passo desta pesquisa envolve a aplicação das descobertas em conjuntos maiores de múltiplos neurônios.

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