Rede neural em hardware atinge nvel timo no limite do caos

Informtica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 21/07/2021

beira do caos

Os esforos da computao neuromrfica para criar processadores que imitam o crebro humano tm-se baseado sobretudo nos memoristores, componentes que imitam os neurnios, sendo por isso conhecidos como neurnios artificiais.

Mas tambm existem abordagens mais exticas, como uma rede de nanofios onde emergem funes similares s neurais, criada no ano passado por pesquisadores da Austrlia e do Japo.

Agora aquela equipe descobriu que, em vez de tentar organizar ou dar uma estrutura ao seu emaranhado de nanofios, obtm resultados muitos melhores se a rede neuromrfica totalmente sinttica e metlica for posta para funcionar no que a equipe chama de ” beira do caos”.

Curiosamente, algumas teorias da neurocincia defendem que o crebro humano funciona em um nvel de equilbrio to delicado que ele parece estar sempre no limite do caos – os neurocientistas chamam esse limiar de estado crtico.

Rede neural artificial

A rede construda amontoando nanofios de prata (Ag) revestidos com uma camada isolante de polmero (PVP). Quando sinais eltricos so aplicados nos nanofios mais externos, pequenos filamentos de prata crescem nos cruzamentos, ativando as junes, permitindo que a corrente flua atravs delas.

O detalhe que, em vez de um interruptor comum, que apenas ligaria e desligaria a passagem de corrente, as junes apresentam um comportamento que depende da resposta anterior aos sinais eltricos, ou seja, cada cruzamento funciona como um memoristor, transformando o emaranhado de nanofios em uma autntica rede neural artificial implementada em hardware – s que sem a necessidade do “capricho” para construir componentes individuais e mont-los em estruturas precisas.

“Usamos fios de 10 micrmetros de comprimento, e no mais grossos que 500 nanmetros, dispostos aleatoriamente em um plano bidimensional. Onde os fios se sobrepem, eles formam uma juno eletroqumica, como as sinapses entre os neurnios. Descobrimos que os sinais eltricos transmitidos por essa rede encontram automaticamente a melhor rota para transmitir informaes. E essa arquitetura permite que a rede ‘lembre’ de caminhos anteriores atravs do sistema,” contou o professor Joel Hochstetter, da Universidade de Sydney.

O nvel timo de operao da rede ocorre em um limiar muito preciso de intensidade dos sinais eltricos de entrada.
[Imagem: Joel Hochstetter et al. – 10.1038/s41467-021-24260-z]

Limite do caos

O avano veio quando a equipe tentou usou sua rede para resolver problemas computacionais.

Quando o sinal que estimula a rede era muito baixo, os caminhos se tornavam muito previsveis e ordenados, no produzindo sadas complexas o suficiente para serem teis. Por outro lado, quando o sinal eltrico era forte a ponto de sobrecarregar a rede, a sada era completamente catica e igualmente intil.

E o sinal ideal para produzir uma sada til, que resolve os problemas propostos, est justamente no limite desse estado catico – ” beira do caos”, como diz a equipe.

“O que muito empolgante sobre esse resultado que ele sugere que esses tipos de redes de nanofios podem ser ajustadas em regimes com diversas dinmicas coletivas semelhantes ao crebro, que podem ser aproveitadas para otimizar o processamento de informaes,” disse a professora Zdenka Kuncic.

Computao de reservatrio

Uma diferena fundamental entre um processador neuromrfico e um processador eletrnico tradicional que as junes entre os fios permitem que o sistema incorpore memria e operao de clculo em um nico sistema, enquanto os computadores comuns tm memria (RAM) e as operaes (CPUs) em lugares separados.

A professora Kuncic destaca que juntar memria e clculos nos mesmos componentes tem enormes vantagens prticas para o futuro desenvolvimento da inteligncia artificial.

“Os algoritmos necessrios para treinar a rede para saber qual juno deve receber a carga apropriada ou o peso das informaes consomem muita energia [nos processadores eletrnicos]. Os sistemas que estamos desenvolvendo dispensam a necessidade desses algoritmos.

“Apenas permitimos que a rede desenvolva sua prpria ponderao, o que significa que s precisamos nos preocupar com a entrada e a sada do sinal, uma estrutura conhecida como ‘computao de reservatrio’. Os pesos da rede so auto-adaptveis, potencialmente economizando grandes quantidades de energia,” disse ela.

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