Tecnologia Científica

Novo estudo investiga fotônica para inteligência artificial e computação neuromórfica
Uma equipe de cientistas, incluindo o professor C. David Wright, da Universidade de Exeter, explorou o futuro potencial dos sistemas de computador usando fotônica no lugar da eletrônica convencional.
Por Universidade de Exeter - 30/01/2021


Domínio público

Os cientistas deram um novo e fascinante insight sobre as próximas etapas para desenvolver sistemas de computação futuros rápidos e eficientes em energia que usem luz em vez de elétrons para processar e armazenar informações - incorporando hardware inspirado diretamente no funcionamento do cérebro humano.

Uma equipe de cientistas, incluindo o professor C. David Wright, da Universidade de Exeter, explorou o futuro potencial dos sistemas de computador usando fotônica no lugar da eletrônica convencional.

O artigo foi publicado hoje (29 de janeiro de 2021) na prestigiosa revista Nature Photonics .

O estudo concentra-se em soluções potenciais para um dos problemas de computação mais urgentes do mundo - como desenvolver tecnologias de computação para processar esses dados de maneira rápida e eficiente em termos de energia.

Os computadores contemporâneos são baseados na arquitetura de von Neumann, na qual a rápida Unidade de Processamento Central (CPU) é fisicamente separada do programa e da memória de dados muito mais lentos.

Isso significa que a velocidade de computação é limitada e a energia é desperdiçada pela necessidade de transferir dados continuamente de e para a memória e o processador através de interconexões elétricas com largura de banda limitada e ineficientes em energia - conhecido como gargalo de von Neumann.

Como resultado, estima-se que mais de 50% do poder dos sistemas de computação modernos é desperdiçado simplesmente nessa movimentação de dados.

O professor C David Wright, do Departamento de Engenharia da Universidade de Exeter, e um dos coautores do estudo explica "Claramente, uma nova abordagem é necessária - uma que possa fundir as principais tarefas de processamento de informações de computação e memória, uma que pode incorporar diretamente no hardware a capacidade de aprender, se adaptar e evoluir, e que acaba com interconexões elétricas que esgotam a energia e limitam a velocidade. "

A computação neuromórfica fotônica é uma dessas abordagens. Aqui, os sinais são comunicados e processados ​​usando luz em vez de elétrons, dando acesso a larguras de banda muito maiores (velocidades do processador) e reduzindo amplamente as perdas de energia.

Além disso, os pesquisadores tentam tornar o próprio hardware de computação isomórfico com o sistema de processamento biológico (cérebros), desenvolvendo dispositivos para imitar diretamente as funções básicas dos neurônios e sinapses cerebrais, conectando-os em redes que podem oferecer processamento adaptativo rápido, paralelizado para aplicativos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.

O estado da arte dessa computação fotônica 'semelhante ao cérebro', e seu provável desenvolvimento futuro, é o foco de um artigo intitulado "Fotônica para inteligência artificial e computação neuromórfica" publicado na prestigiosa revista Nature Photonics por um importante equipe internacional de pesquisadores dos EUA, Alemanha e Reino Unido.

 

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