Nada menos que 6.000 joulesou 1,6 Wh, este é oenergia necessário para um modelo deIA para gerar uma única resposta de texto. Em comparação, nosso cérebro consome apenas 20 joules por segundo para nos manter vivos e ativos. Então, para tornar a IA mais virtuosa em termos de consumo de energia, pesquisadores da Universidade de Buffalo, nos Estados Unidos, se inspiraram no funcionamento do cérebro humano.
Eles partiram da observação de que não há nada mais eficiente que um cérebro. Maximiza o armazenamento e o processamento de informações, ao mesmo tempo que minimiza o consumo de energia. Portanto, os cientistas analisaram principalmente como o cérebro armazena e processa informações para imitá-las. Isso é chamado de “computação neuromórfica”.
Para reduzir a fatura energética da IA, podemos abordar duas frentes: a do software, através da otimização dos algoritmos, e a do hardware, através da modificação do hardware. A equipe se concentrou neste último ponto.
O que economiza energia do cérebro é que ele armazena as informações no mesmo local em que são processadas. Por sua vez, o computador separa os dois e deve encaminhar os dados para que possam ser processados. Esta arquitetura consome muita energia de fato. Para imitar esse funcionamento do cérebro e reduzir a zero a circulação de dados, os pesquisadores confiaram em materiais de mudança de fase (PCM).
Sinapses artificiais
Esses PCMs podem alternar entre suas fases condutiva e resistiva sem necessariamente mudar de estado, graças a pulsos elétricos controlados. Com esse processo quântico, os pesquisadores descobriram que conseguem reter a memória das fases anteriores. No final, esses sinapses “aprender” artificial através de impulsos elétricos. Enquanto um chip clássico produzirá sempre as mesmas respostas para uma determinada questão, este “cérebro” artificial será capaz de resolver problemas vagos ou mal definidos.
Os PCMs considerados são baseados em dióxido de carbono cobre–vanádio–bronzeóxido de nióbio e outros compostos conhecidos como estruturas organometálicas. Para realizar os primeiros experimentos, os pesquisadores modularam a tensão e a temperatura para modificar a condutividade materiais e analisou o comportamento dos PCMs.
De momento, estes são apenas modelos muito experimentais e ainda estamos longe de recriar as capacidades de um cérebro humano. Por outro lado, se um dia resultarem em modelos estabilizados, esses chips neuromórficos poderão, na verdade, consumir menos e operar com mais eficiência, um pouco como nós.
Os pesquisadores imaginam que esses chips poderiam ser dedicados a tarefas muito específicas, como a tomada de decisões para um carro autônomo Por exemplo.