Memristores: o futuro da inteligência artificial e do big data

Tecnologias avançadas, como redes neurais , encontraram ampla aplicação em reconhecimento de imagens, processamento de big data, análise financeira e muitos outros campos. No entanto, a sua formação requer recursos computacionais e consumo de energia significativos , colocando desafios para a sua utilização generalizada e futuro desenvolvimento.

Para acompanhar a evolução dos algoritmos de IA , é necessário um crescimento exponencial nos recursos computacionais. Aceleradores de hardware baseados em Memristor oferecem uma solução promissora para resolver problemas de eficiência energética e latência em grandes implementações de modelos de IA. Esta abordagem elimina a transferência constante de dados entre unidades de processamento e memória na arquitetura von Neumann , levando a economias significativas de tempo e energia.

O memristor: a promessa de memória persistente e computação avançada.

O memristor, considerado o quarto elemento básico em circuitos eletrônicos junto com o capacitor, o resistor e o indutor, é um componente passivo não linear. Ele se comporta como um resistor variável, alterando sua resistência com base na quantidade e na direção da corrente que flui através dele. Este recurso permite reter informações mesmo quando não está ligado, garantindo a restauração imediata do estado anterior na reinicialização. Com o declínio do sistema binário, os mebristores oferecem uma capacidade computacional bastante aumentada, com cada componente capaz de transmitir múltiplos sinais e armazenar informações analógicas, semelhantes aos processos sinápticos humanos.

Sua capacidade de armazenamento ocorre por meio de comutação resistiva , que altera a resistência elétrica do dispositivo em resposta à tensão aplicada. Este processo permite a escrita e leitura dos dados armazenados. Além disso, a capacidade dos memristores de representar o estado eletrônico através de sinais analógicos abre caminho para um processamento de dados mais extenso do que o sistema binário tradicional, levando assim a uma nova era de memórias e cálculos mais poderosos do que os transistores convencionais.

Resolva os gargalos dos sistemas de TI tradicionais

O problema se resume aos gargalos impostos pelos sistemas de computação tradicionais construídos usando transistores , que mantêm suas unidades de memória e processamento separadas, exigindo transferências de dados que consomem muita energia e degradam o desempenho entre elas. Talvez uma desvantagem ainda maior seja que a sua memória requer energia constante para armazenar informações, o que aumenta ainda mais o consumo de energia.

Para resolver este problema, os pesquisadores propõem a alternativa baseada em memristor .

Os memristores podem ser usados ​​para criar dispositivos que armazenam dados porque têm a capacidade de reduzir drasticamente o tempo e a energia necessários para transmitir dados entre a memória e os processadores em microchips tradicionais. Eles poderiam ser perfeitos para construir redes neurais, sistemas de inteligência artificial para processar exames médicos e permitir veículos sem motorista.

O potencial revolucionário dos memristores na inteligência artificial

Em um estudo publicado na Advanced Physics Research , os pesquisadores investigaram o treinamento de redes neurais usando um novo design de memristor que armazena informações em um material único composto de germânio, telúrio e antimônio.

Essa substância existe em uma fase amorfa, mas quando exposta a uma corrente elétrica e a uma mudança de temperatura, apresenta regiões cristalinas ordenadas. Dependendo das propriedades do pulso, como intensidade e formato do sinal, o número e o tamanho dessas regiões mudam, influenciando consequentemente nas propriedades elétricas e ópticas do material, que são preservadas após a interrupção da corrente. Desta forma, as informações podem ser gravadas no memristor e lidas através da aplicação repetida de uma corrente elétrica.

Os pesquisadores conseguiram criar quinze estágios de cristalização distinguíveis no memristor, cada um correspondendo a informações específicas para treinar a rede neural. Essencialmente , os cientistas usaram memristores para simular uma rede neural , que reconhecia números manuscritos com mais de 96% de precisão.

Esta precisão representa uma melhoria de cerca de 5% em relação a outros projetos de memristores, indicando uma direção promissora para este tipo de tecnologia de computação. Mas ainda existem obstáculos significativos a superar antes que esta tecnologia possa ser implementada em sistemas de computação do mundo real.

A integração e a escalabilidade do sistema representam desafios consideráveis. No entanto, os pesquisadores permanecem esperançosos, imaginando um futuro em que os memristores desempenhem um papel crítico no treinamento de grandes redes neurais. Apresentando unidades menores, mais potentes e significativamente mais eficientes em termos energéticos do que os computadores convencionais.

O artigo Memristori: o futuro da inteligência artificial e do big data foi escrito em: Tech CuE | Engenharia de perto .