Engenharia 360

Explorando a Engenharia Neuromórfica e seu Potencial na Resolução da Crise Tecnológica

Engenharia 360
por Redação 360
| 21/08/2023 4 min
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Explorando a Engenharia Neuromórfica e seu Potencial na Resolução da Crise Tecnológica

por Redação 360 | 21/08/2023
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A Engenharia Neuromórfica de computação é uma abordagem disruptiva na tecnologia de chips de computador, diferenciando-se das arquiteturas tradicionais. Ela é inspirada pelo funcionamento cerebral, recriando potenciais de ação neurais usando redes neurais artificiais. Embora ainda em desenvolvimento, já é usada em pesquisa e promete redefinir o design de sistemas em colaboração com neurocientistas, apresentando um futuro promissor para a tecnologia. Saiba mais no texto a seguir, do Engenharia 360!

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A Engenharia Neuromórfica no desenvolvimento da computação

A computação neuromórfica traz vantagens em design de chips e eficiência energética, com sistemas de baixo consumo e alta adaptabilidade. Isso pode transformar o campo da inteligência artificial (IA), permitindo tarefas em tempo real e aprendizado com dados reais.

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Aliás, a abordagem neuromórfica impulsiona a IA para aplicações locais, reduzindo latência e consumo de energia comparado à nuvem. Colaborações com neurocientistas ampliam a compreensão biológica disso, levando a algoritmos mais eficazes e sistemas interdisciplinares, com potencial para revolucionar a indústria de tecnologia. Em resumo, a Engenharia Neuromórfica de computação oferece vantagens em eficiência, adaptação e processamento, influenciando a IA e incentivando inovações na abordagem de aplicação e colaboração.

Por outro lado, há obstáculos enfrentados pela indústria de tecnologia ao adotar a computação neuromórfica. Desafios de hardware envolvem projetar chips eficientes, integrar memória e processamento, lidar com a escalabilidade e desenvolver sensores adequados. Além disso, a própria colaboração entre neurocientistas e cientistas de dados é vital. No âmbito do software, a criação de redes neurais que imitam a transmissão cerebral, aprendizado adaptativo e algoritmos apropriados são desafios-chave. Tudo isso precusa ser superado!

A engenharia inspirada no funcionamento dos neurônios

Antes de tudo, precisamos esclarecer uma curiosidade. Pouca gente saber, mas a comunicação entre neurônios ocorre através de sinapses.

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Os neurônios transmitem mensagens por meio de potenciais de ação (impulsos químicos ou elétricos) que são conduzidos ao longo de seus axônios. Quando um neurônio é ativado, ele libera neurotransmissores na sinapse, que é a lacuna entre os neurônios. Esses neurotransmissores se ligam aos receptores do neurônio receptor, gerando um novo potencial de ação que se propaga ao longo do neurônio receptor. Essa explicação ajuda no entendimento do funcionamento da Engenharia Neuromórfica.

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A egenharia de IA baseada em sistemas neuromórficos pode ser mais adaptável e eficaz, imitando a funcionalidade do cérebro humano. Ela utiliza redes neurais artificiais (SNNs) que se assemelham às redes de neurônios no cérebro. Esses sistemas podem aprender e se adaptar à medida que recebem novas informações, ajustando suas conexões e pesos sinápticos. Isso os torna mais capazes de lidar com dados confusos, incertos e mudanças no ambiente, sem necessidade de reprogramação constante.

Antes de passarmos para os exemplos práticos, vale destacar que, no final, existe uma diferença fundamental entre chips neuromórficos desenvolvidos e CPUs/GPUs. Os chips neuromórficos são projetados para imitar mais de perto o funcionamento dos cérebros biológicos, usando redes neurais que envolvem conexões sinápticas adaptáveis e processamento distribuído.

Em contraste, CPUs/GPUs tradicionais são projetados para execução sequencial de instruções e não são tão eficientes em tarefas que envolvem padrões complexos e processamento paralelo.

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Os exemplos de hardware neuromórfico já desenvolvidos

Exemplos de hardware neuromórfico desenvolvidos por empresas incluem o chip TrueNorth da IBM e o chip Loihi da Intel, ambos baseados em princípios de processamento neuromórfico. A Intel também criou o sistema neuromórfico Pohoiki Beach.

Os usos futuros da Engenharia Neuromórfica de computação são promissores e podem abranger várias áreas, incluindo robótica e carros autônomos. A capacidade dos sistemas neuromórficos de lidar com dados incertos e adaptar-se rapidamente os torna ideais para tarefas como cálculos probabilísticos em carros autônomos para tomar decisões em tempo real. Além disso, a computação neuromórfica pode permitir uma nova onda de aplicativos de inteligência artificial (IA) que são mais adaptativos e capazes de lidar com incertezas do mundo real.

Atualmente, muitos usos de sistemas neuromórficos estão em laboratórios de pesquisa. A Intel, por exemplo, está usando seu hardware neuromórfico para desenvolver um braço robótico experimental para pessoas com lesões na coluna e para criar pele artificial para robôs terem um senso de tato artificial. No entanto, espera-se que os primeiros sistemas comerciais que dependem significativamente da computação neuromórfica possam estar disponíveis em cerca de cinco anos.

A Engenharia Neuromórfica pode revolucionar a indústria de tecnologia ao criar sistemas mais eficientes e adaptativos. Para que isso aconteça, mudanças serão necessárias na indústria, incluindo a colaboração entre neurocientistas e cientistas de dados para desenvolver algoritmos e modelos de programação mais adequados. A computação neuromórfica também pode levar à integração mais colaborativa da indústria de tecnologia, resultando em sistemas de computação mais integrados e eficientes, impulsionados pela inspiração do funcionamento cerebral.

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A perspectiva futura da Engenharia Neuromórfica de computação

Como dito antes, a Engenharia Neuromórfica de computação pode ter um impacto positivo na indústria de tecnologia, resolvendo desafios de design de chips e permitindo o desenvolvimento de sistemas mais poderosos e eficientes em termos de energia. Mas, se baseando nas redes neurais artificiais (SNNs), essa abordagem deve ajudar os cientistas a lidarem com as incertezas e dados do mundo real - ou seja, imprevisibilidade e complexidade dos dados, que podem comprometer a expansão da IA.

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Fontes: ZDNET.

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