O que é Computação Neuromórfica?

A computação neuromórfica é uma abordagem na qual os componentes dos computadores são inspirados no funcionamento do cérebro humano e do sistema nervoso. Veja como a computação neuromórfica funciona, seus benefícios e desafios, além de casos de uso e exemplos de dispositivos neuromórficos.

A computação neuromórfica é um processo no qual os computadores são projetados e desenvolvidos para refletir a estrutura e a função do cérebro humano. Esse campo ainda possui poucas aplicações práticas fora da pesquisa realizada por universidades, governos e grandes empresas de tecnologia, como IBM e Intel Labs. No entanto, apresenta um grande potencial — especialmente em áreas que dependem da velocidade e eficiência da inteligência artificial, como computação em borda, veículos autônomos e computação cognitiva.

Atualmente, a escala dos maiores cálculos de IA dobra a cada três ou quatro meses, de acordo com Kwabena Boahen, professor da Universidade de Stanford e especialista em computação neuromórfica. Esse crescimento acelerado supera em muito a Lei de Moore, que prevê a duplicação da capacidade de computação a cada dois anos. Muitos especialistas acreditam que a computação neuromórfica pode oferecer uma solução para essas limitações, proporcionando uma abordagem mais avançada para o processamento de dados.

“A IA não vai progredir no nível necessário com os computadores atuais que temos”, disse o consultor de tecnologia Daniel Bron ao Built In. “A computação neuromórfica é muito mais eficiente para rodar IA. É indispensável? Ainda não posso dizer que sim. Mas, com certeza, é muito mais eficiente.”

O que é Computação Neuromórfica?

A computação neuromórfica é uma abordagem em que os componentes dos computadores são projetados para imitar o cérebro humano e o sistema nervoso. Utilizando neurônios e sinapses artificiais, os computadores neuromórficos simulam a forma como nosso cérebro processa informações, permitindo que resolvam problemas, reconheçam padrões e tomem decisões de maneira mais rápida e eficiente do que os computadores tradicionais.

“É um hardware e algoritmos inspirados no cérebro”, afirmou Andreea Danielescu, diretora associada da empresa de pesquisa tecnológica Accenture Labs, ao Built In.

Como Funciona a Computação Neuromórfica?

Para entender como a computação neuromórfica funciona, é essencial compreender os processos cognitivos que ela busca imitar.

De acordo com Bron, as arquiteturas neuromórficas são geralmente inspiradas no neocórtex do cérebro. É nessa região que ocorrem funções cognitivas superiores, como percepção sensorial, controle motor, raciocínio espacial e linguagem. A estrutura em camadas e a complexa conectividade do neocórtex são fundamentais para sua capacidade de processar informações complexas e possibilitar o pensamento humano.

O neocórtex é composto por neurônios e sinapses que transmitem informações pelo cérebro com uma velocidade quase instantânea e eficiência impressionante. É esse sistema que faz com que seu pé se mova automaticamente ao pisar acidentalmente em um prego afiado, por exemplo.

Os computadores neuromórficos tentam replicar essa eficiência por meio da formação de redes neurais pulsadas. Essas redes são compostas por neurônios pulsantes, que armazenam dados de maneira semelhante aos neurônios biológicos, conectados por dispositivos sinápticos artificiais que transferem sinais elétricos entre eles.

Uma rede neural pulsada é essencialmente a versão em hardware de uma rede neural artificial, que consiste em uma série de algoritmos executados em computadores tradicionais para imitar a lógica do pensamento humano.

Como a Computação Neuromórfica Difere da Computação Tradicional

A arquitetura neuromórfica representa uma mudança em relação à arquitetura de computadores tradicionalmente utilizada, conhecida como arquitetura de von Neumann. Os computadores von Neumann processam informações de forma binária, ou seja, tudo é representado como 0 ou 1. Além disso, operam de maneira sequencial, separando claramente o processamento de dados (realizado em CPUs) e o armazenamento de memória (feito em RAM).

Por outro lado, os computadores neuromórficos podem conter milhões de neurônios e sinapses artificiais processando diferentes informações simultaneamente. Isso confere ao sistema uma capacidade computacional muito maior do que os computadores von Neumann. Além disso, eles integram memória e processamento de maneira mais próxima, acelerando tarefas que exigem o processamento de grandes volumes de dados.

Embora os computadores von Neumann tenham sido o padrão por décadas e sejam amplamente utilizados para diversas aplicações, como edição de texto e simulações científicas, eles apresentam baixa eficiência energética e frequentemente enfrentam gargalos na transferência de dados, o que prejudica o desempenho. Com o tempo, essa arquitetura tornará cada vez mais difícil atender às crescentes demandas por poder computacional. Por esse motivo, pesquisadores estão explorando alternativas, como a computação neuromórfica e a computação quântica.

Computação Neuromórfica vs. Computação Quântica

A computação neuromórfica e a computação quântica são abordagens emergentes para a computação, cada uma com suas próprias características, vantagens e aplicações.

Computação Neuromórfica:

• Inspirada na estrutura e funcionalidade do cérebro humano
• Utiliza neurônios e sinapses artificiais para possibilitar processamento paralelo e aprendizado em tempo real
• Especialmente eficiente para tarefas que envolvem reconhecimento de padrões e processamento sensorial
• Logisticamente mais viável do que a computação quântica
• Mais eficiente em termos de consumo energético do que a computação quântica

Computação Quântica:

• Baseia-se nos princípios da mecânica quântica para processar informações
• Utiliza qubits (bits quânticos) para executar e resolver algoritmos multidimensionais
• Eficiente para resolver problemas complexos, como criptografia e simulações moleculares
• Exige temperaturas extremamente baixas e consome mais energia do que os computadores neuromórficos

Embora sejam abordagens bastante distintas, tanto a computação neuromórfica quanto a computação quântica apresentam grande potencial e ainda estão em estágios iniciais de desenvolvimento e aplicação.

Benefícios da Computação Neuromórfica

A computação neuromórfica oferece uma ampla gama de benefícios, posicionando-se como uma inovação transformadora no mundo da computação avançada.

Mais Rápida que a Computação Tradicional

Os sistemas neuromórficos são projetados para imitar mais de perto as propriedades elétricas dos neurônios biológicos, o que pode acelerar o processamento de informações e reduzir o consumo de energia. Como operam de maneira orientada a eventos, os neurônios só processam informações quando ocorrem eventos relevantes, permitindo respostas quase instantâneas, segundo Alexander Harrowell, analista principal da consultoria tecnológica Omdia.

A baixa latência desses sistemas é especialmente benéfica para tecnologias que dependem do processamento de dados sensoriais em tempo real, como dispositivos de Internet das Coisas (IoT).

Excelente para Reconhecimento de Padrões

Os computadores neuromórficos processam informações de maneira altamente paralela, o que os torna particularmente eficazes no reconhecimento de padrões. Consequentemente, também são ótimos na detecção de anomalias, como explicou Andreea Danielescu, da Accenture Labs, o que pode ser útil em diversas áreas, desde segurança cibernética até monitoramento da saúde.

Capacidade de Aprendizado Rápido

Os computadores neuromórficos são projetados para aprender em tempo real e se adaptar a novos estímulos, ajustando a força das conexões entre neurônios em resposta a novas experiências, assim como os humanos fazem.

“As redes neurais são feitas para se ajustar constantemente”, disse Bron. “Elas foram projetadas para evoluir e mudar continuamente, tornando-se cada vez melhores.”

Essa versatilidade pode ser muito útil em aplicações que exigem aprendizado contínuo e tomada rápida de decisões, como a programação de robôs para operar em linhas de montagem ou a navegação autônoma de veículos em cidades movimentadas.

Eficiência Energética

Uma das principais vantagens da computação neuromórfica é sua eficiência energética, especialmente relevante para o desenvolvimento de inteligência artificial, um setor que exige grande consumo de energia.

Os computadores neuromórficos podem processar e armazenar dados no próprio neurônio artificial, eliminando a necessidade de áreas separadas para processamento e memória, como ocorre na arquitetura von Neumann. Esse processamento paralelo permite a execução simultânea de várias tarefas, resultando em maior velocidade e menor consumo de energia. Além disso, as redes neurais pulsadas só computam em resposta a impulsos elétricos, o que significa que apenas uma pequena parte dos neurônios do sistema consome energia em determinado momento, enquanto os demais permanecem inativos.

Desafios da Computação Neuromórfica

Embora a computação neuromórfica tenha o potencial de revolucionar aplicações de inteligência artificial, análise de dados e até mesmo nossa compreensão da cognição humana, seu desenvolvimento enfrenta vários desafios.

Falta de Padrões e Benchmarking

Como a computação neuromórfica ainda é uma tecnologia relativamente nova, não existem padrões estabelecidos para avaliar seu desempenho e comprovar sua eficácia fora dos laboratórios de pesquisa. Além disso, a falta de arquiteturas e interfaces de software padronizadas dificulta o compartilhamento de aplicações e resultados. No entanto, segundo Danielescu, há um grande esforço por parte de acadêmicos e líderes do setor para mudar esse cenário.

Hardware e Software Limitados

Projetar e fabricar hardware neuromórfico que consiga replicar a complexidade do cérebro humano é um grande desafio. Isso ocorre porque todas as convenções estabelecidas na computação (como a forma de codificação de dados) foram desenvolvidas dentro do modelo von Neumann. O mesmo problema se aplica ao software, pois a maioria dos sistemas neuromórficos atualmente utiliza linguagens de programação e algoritmos projetados para hardware tradicional, o que pode limitar os resultados.

“As ferramentas adequadas para desenvolver software para esses sistemas ainda não existem”, disse Bron. “Ainda é muito difícil construir algo para essa tecnologia.”

Dificuldade de Aprendizado

Atualmente, os computadores neuromórficos estão disponíveis apenas para especialistas e podem ser encontrados apenas em grandes empresas e laboratórios de pesquisa financiados por governos. Segundo Danielescu, a tecnologia não é fácil de usar, mesmo para pessoas com amplo conhecimento em inteligência artificial e aprendizado de máquina. É necessário ter um profundo entendimento em diversas áreas, incluindo neurociência, ciência da computação e física.

Danielescu estima que existam apenas algumas centenas de especialistas em computação neuromórfica no mundo. “Não há muitos recursos para ajudar pessoas com um histórico mais tradicional de IA a migrar para a computação neuromórfica.”

Redução de Precisão e Exatidão

Os algoritmos de aprendizado de máquina bem-sucedidos para aplicações de deep learning não são diretamente compatíveis com redes neurais pulsadas e precisam ser adaptados. Isso envolve treinar uma rede neural profunda, convertê-la em uma rede neural pulsada e mapeá-la para um hardware neuromórfico. Esse processo de adaptação, aliado à complexidade geral dos sistemas neuromórficos, pode levar a uma redução na precisão dos resultados.

Aplicações da Computação Neuromórfica

Apesar desses desafios, a computação neuromórfica é um campo altamente financiado e deve ultrapassar US$ 20 bilhões até 2030. Especialistas estão entusiasmados com seu potencial para revolucionar diversas áreas da tecnologia, graças à sua capacidade única de imitar o processamento e o aprendizado do cérebro humano.

Carros Autônomos

Veículos autônomos precisam tomar decisões instantâneas para navegar com segurança e evitar colisões, exigindo grande capacidade de processamento. Com hardware e software neuromórficos, esses carros podem executar tarefas mais rapidamente do que os sistemas tradicionais, reduzindo o consumo de energia. Isso pode resultar em tempos de resposta mais curtos e maior eficiência energética nas estradas.

Drones

A computação neuromórfica pode tornar os drones tão responsivos e reativos a estímulos aéreos quanto criaturas vivas. Essa tecnologia pode permitir que drones baseados em visão naveguem autonomamente por terrenos complexos ou evitem obstáculos. Além disso, um drone neuromórfico pode ser programado para aumentar seu consumo de energia apenas quando necessário, permitindo respostas rápidas a crises em operações de resgate ou missões militares.

Edge AI

A eficiência energética, a adaptabilidade e a capacidade de processar dados em tempo real tornam a computação neuromórfica ideal para inteligência artificial de borda (Edge AI). Nesse modelo, os cálculos são feitos localmente (como em dispositivos inteligentes ou veículos autônomos), em vez de serem processados em um data center remoto, exigindo respostas rápidas a dados provenientes de sensores e câmeras.

Com sua arquitetura baseada em eventos e processamento paralelo, a computação neuromórfica permite decisões rápidas com baixa latência. Sua eficiência energética também pode prolongar a vida útil da bateria desses dispositivos, reduzindo a necessidade de recarga ou substituição. Bron afirmou que alguns estudos mostram que a computação neuromórfica pode ser até 100 vezes mais eficiente em termos de bateria do que a computação tradicional.

Robótica

Os sistemas neuromórficos podem aprimorar a percepção sensorial e a tomada de decisões dos robôs, permitindo que naveguem por ambientes complexos (como fábricas), reconheçam objetos e interajam com humanos de maneira mais natural.

Detecção de Fraudes

A computação neuromórfica se destaca no reconhecimento de padrões complexos, o que a torna eficaz na detecção de atividades fraudulentas ou violações de segurança, como comportamentos de compra suspeitos ou tentativas de login fraudulentas. Além disso, seu processamento em tempo real pode permitir respostas rápidas, como congelar contas suspeitas ou alertar as autoridades imediatamente.

Pesquisa em Neurociência

Ao utilizar redes neurais inspiradas no cérebro, o hardware neuromórfico está ajudando a avançar nossa compreensão da cognição humana. À medida que pesquisadores tentam recriar processos de pensamento em dispositivos eletrônicos, eles podem aprender mais sobre o funcionamento interno do cérebro.

O Human Brain Project, um consórcio financiado pela União Europeia, reuniu cerca de 140 universidades, hospitais e centros de pesquisa ao longo de dez anos para tentar criar um cérebro humano digital usando supercomputadores neuromórficos. O projeto foi concluído em setembro de 2023.

Nos Estados Unidos, pesquisadores estabeleceram um centro nacional para computação neuromórfica, com o objetivo de ampliar o acesso à tecnologia e incentivar pesquisas nas áreas de neurociência, inteligência artificial e disciplinas STEM.

Dispositivos Neuromórficos

Embora a computação neuromórfica ainda esteja em estágios iniciais, alguns dispositivos já foram desenvolvidos. Aqui estão alguns exemplos:

• NorthPole da IBM: O chip NorthPole da IBM é altamente eficiente em termos de energia e 4.000 vezes mais rápido do que seu antecessor, o TrueNorth — o primeiro chip neuromórfico da IBM, que contava com 1 milhão de neurônios e 256 milhões de sinapses.
• Loihi 2 da Intel: O Loihi 2 é a segunda geração do chip neuromórfico da Intel, que apresenta maior eficiência energética e 15 vezes mais densidade de recursos do que sua versão anterior, suportando um conjunto mais amplo de algoritmos baseados em neurociência.
• SpiNNaker: Desenvolvido na Universidade de Manchester, a máquina SpiNNaker é uma plataforma de computação paralela capaz de simular um bilhão de neurônios simples, sendo uma ferramenta essencial para pesquisas em neurociência.
• NeuRRAM: Criado por pesquisadores dos Estados Unidos e da China, o NeuRRAM é um chip de inferência de IA projetado para operar com uma fração da energia consumida pelos chips tradicionais de inteligência artificial, possibilitando sua aplicação em dispositivos de borda.

Além disso, uma equipe de pesquisadores desenvolveu um dispositivo neuromórfico chamado spin-memristor, que pode reduzir o consumo de energia da IA para um centésimo do nível atual. Cientistas do Laboratório Nacional de Los Alamos criaram memristores, componentes que podem “lembrar” sinais elétricos anteriores e alimentar as sinapses artificiais que sustentam os computadores neuromórficos. Na Alemanha, pesquisadores estão desenvolvendo computadores neuromórficos usando tecnologia microLED.

A computação neuromórfica ainda é limitada em escala, mas esses avanços prometem tornar a tecnologia mais amplamente disponível num futuro próximo.

Perguntas Frequentes

O que é computação neuromórfica?

A computação neuromórfica é uma abordagem que busca modelar o hardware e o software dos computadores com base no cérebro humano e no sistema nervoso. Com uma rede de neurônios e sinapses artificiais, os computadores neuromórficos podem processar informações e tomar decisões mais rapidamente do que os computadores tradicionais.

Como a computação neuromórfica funciona?

A computação neuromórfica utiliza neurônios e sinapses artificiais para processar dados de maneira semelhante ao cérebro humano. Ela se baseia no processamento paralelo, permitindo que múltiplas tarefas sejam executadas simultaneamente. Além disso, sua natureza adaptável possibilita aprendizado em tempo real e tomada de decisões com baixa latência.

Qual é a diferença entre IA e computação neuromórfica?

A inteligência artificial (IA) é um campo amplo que engloba diversas técnicas e tecnologias para replicar a inteligência humana em computadores.

Já a computação neuromórfica é uma abordagem especializada que se inspira na estrutura e no funcionamento do cérebro.

Atualmente, a inteligência artificial é desenvolvida e executada em computadores tradicionais. No entanto, a computação neuromórfica tem se mostrado especialmente adequada para aplicações de IA que exigem eficiência energética, processamento paralelo e adaptabilidade, tornando-se um ambiente promissor para a evolução da inteligência artificial.

Qual é um exemplo de dispositivo neuromórfico?

Um exemplo de dispositivo neuromórfico é o TrueNorth, da IBM. Esse chip neuromórfico possui 1 milhão de neurônios e 256 milhões de sinapses, sendo amplamente utilizado em pesquisas conduzidas por universidades, laboratórios governamentais e empresas.

Com conteúdo do Builtin.