A IBM e a Força Aérea dos Estados Unidos fizeram um grande anúncio à imprensa estadunidense. Neste informaram que estão realizando uma parceria para desenvolver um supercomputador que funciona de maneira semelhante a um cérebro humano.
O supercomputador usará uma matriz de 64 chips neurossinápticos TrueNorth, da IBM. Os processadores são conectados e operam de maneira semelhante aos neurônios do nosso cérebro. Cada núcleo de processamento é parte de uma rede distribuída e opera de forma paralela aos outros com base em eventos.
Bem diferente dos processadores tradicionais, eles não têm um clock fixo, mas reagem uns aos outros e a informações externas. Também por isso, ele exige uma abordagem muito diferente da parte de seus programadores. Nas palavras da IBM, “tentar usar as linguagens de programação atuais com o chip TrueNorth seria como tentar parafusar um parafuso com um martelo”. O vídeo abaixo ilustra como eles operam:
Aprendizado econômico
Esses processadores também são bem mais econômicos, em termos de energia, do que os processadores tradicionais. Conforme o Engadget, cada um deles consome apenas cerca de 10 Watts de eletricidade. Desse modo, espera-se que o supercomputador desenvolvido pela IBM e a Força Aérea, com 64 processadores e o poder de processamento equivalente a 64 milhões de neurônios e 16 bilhões de sinapses, consuma apenas cerca de 640 Watts. Bem menos do que alguns PCs gamers.
De acordo com o TechCrunch, esse sistema poderia ser altamente benéfico para o trabalho com redes neurais e aprendizagem de máquina. Esse tipo de sistema é capaz de treinar uma inteligência artificial com múltiplos conjuntos de dados ao mesmo tempo. Também pode treinar várias inteligências artificiais no mesmo conjunto de dados ao mesmo tempo.
Essa capacidade é importante para o desenvolvimento de tecnologias como carros autônomos ou redes de telecomunicações mais rápidas. Isso porque sistemas como esse permitem combinar as capacidades de processamento de dados em grande escala dos supercomputadores com a capacidade das redes neurais de transformar dados como imagens e vídeos em símbolos que as máquinas entendem.
