Inteligência
Artificial está solucionando erros da computação quântica (Imagem: Decrypt)
IA pode se tornar 2.000 vezes mais eficiente ao
copiar o cérebro humano, diz estudo
Pesquisadores investigam novo tipo de
chip de computador que pode tornar a inteligência artificial muito mais
eficiente em termos energéticos
04 abr, 2026 15:48
Sistemas de inteligência artificial,
como o ChatGPT ou Claude, são conhecidos
pelo seu uso intensivo de energia. Eles precisam armazenar dados em um lugar e
depois processá-los em outro, movendo-os constantemente de um lado para o
outro. É um problema que agora pode ser resolvido com novas pesquisas.
Uma equipe de físicos da Loughborough
University projetou um dispositivo que pode processar dados que mudam ao longo
do tempo diretamente dentro do hardware. Sistemas tradicionais dependiam de
métodos baseados em software para fazer isso no passado.
Com este novo chip, a equipe de
pesquisadores argumenta que ele poderia ser 2.000 vezes mais eficiente em
termos energéticos do que os métodos existentes.
“Isso é empolgante porque mostra que
podemos repensar como os sistemas de inteligência artificial são construídos”,
disse o Dr. Pavel Borisov, autor principal do estudo, em um comunicado. “Ao usar
processos físicos em vez de depender inteiramente de software, podemos reduzir
drasticamente a energia necessária para esses tipos de tarefas.”
Onde os sistemas convencionais de
inteligência artificial são semelhantes a enviar documentos de um lado para o
outro entre dois escritórios (memória e processador) repetidamente, com este
novo chip, seria como ter um escritório mais inteligente, trabalhando em tudo
em um só lugar.
Ganhos
cerebrais
No cerne do chip está um resistor de
memória, um chip de memória que lembra sinais passados. Essa memória altera a
forma como ele responde a novos sinais — em outras palavras, ele não
está apenas seguindo instruções, mas aprendendo com a história. Esta é uma
ideia modelada no cérebro humano.
“Inspirados na forma como o cérebro humano forma inúmeras e
aparentemente aleatórias conexões neuronais entre todos os seus neurônios,
criamos conexões físicas complexas e aleatórias em uma rede neural artificial,
projetando poros em filmes nanométricos de óxido de nióbio como parte de um
novo dispositivo eletrônico”, disse o Dr. Borisov.
“Mostramos como se pode prever a evolução futura de uma série
temporal complexa usando esses dispositivos com um consumo de energia até duas
mil vezes menor em comparação com uma solução padrão baseada em software.”
A inteligência artificial é frequentemente usada para processar
dados que mudam ao longo do tempo, como relatórios meteorológicos,
acompanhamento do mercado de ações ou análise de ondas. Eles podem não ser
aleatórios, mas são sensíveis a pequenas mudanças.
Para esses tipos de medições mais caóticas, os sistemas
tradicionais de inteligência artificial precisam usar enormes quantidades de
energia para acompanhar todas as pequenas mudanças, enviando informações de um
lado para o outro. Este novo chip pode ser perfeitamente projetado para esses
sistemas mais caóticos.
Ao analisar medições e experiências passadas, o chip aprende
melhor a rastrear e entender esses tipos de medições caóticas, reduzindo a
produção de energia necessária.
Embora frequentemente pensemos na inteligência artificial como
algo como o ChatGPT, ou software de imagem facial, ela é encontrada na maioria
das aplicações hoje em dia. Esta ferramenta não se destina a informações
estáticas, como um chatbot, mas sim a informações dependentes do tempo.
“Frequência cardíaca, atividade elétrica cerebral, a temperatura
externa. Tudo isso muda todos os dias. Existem aplicações capazes de rastrear
essas informações, mas elas são intensivas em energia e exigem uma conexão
online estável a um servidor”, disse o Dr. Borisov ao Decrypt.
Essas são as áreas em que este chip poderia ser implementado,
criando sistemas mais inteligentes para dados que não são estáveis,
frequentemente mudando ao longo do tempo.
“Meu objetivo final seria que este tipo de tecnologia fosse
usado em um sinal dependente do tempo. Seja em um carro, um robô, uma usina
nuclear ou em um relógio inteligente”, acrescentou ele. “Por exemplo, para
monitorar se alguém teve um AVC ou não, para monitorar a saúde de um motor de
carro, ou se o reator nuclear está operando normalmente, esse tipo de coisa.”
* Traduzido e editado com
autorização do Decrypt.
Fonte: https://portaldobitcoin-uol-com-br.cdn.ampproject.org/v/s/portaldobitcoin.uol.com.br/ia-pode-se-tornar-2-000-vezes-mais-eficiente-ao-copiar-o-cerebro-humano-diz-estudo/amp/?
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