Transstor faz inteligncia artificial imitando a inteligncia humana

Eletrnica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 04/01/2024

Transstor sinptico

Inspirando-se no crebro humano, pesquisadores desenvolveram um novo transstor sinptico capaz de “nveis superiores de raciocnio” – o componente sozinho capaz de realizar aprendizagem associativa.

O transstor processa e armazena informaes simultaneamente, assim como o crebro humano e seguindo as tendncias mais recentes de computao na memria, que dispensa o trfego dos dados entre o processador e os chips de memria, acelerando a computao e economizando energia.

Xiaodong Yan, da Universidade Northwestern, nos EUA, demonstrou experimentalmente que o transstor vai alm de simples tarefas de aprendizado de mquina, conseguindo categorizar dados.

“Se a inteligncia artificial pretende imitar o pensamento humano, uma das tarefas de nvel mais baixo seria classificar os dados, o que significa simplesmente classific-los em caixas,” explicou o professor Mark Hersam, cuja equipe vem desenvolvendo esse “memotransstor” h alguns anos. “Nosso objetivo avanar a tecnologia de IA na direo de um pensamento de nvel superior. As condies do mundo real so muitas vezes mais complicadas do que os algoritmos de IA atuais podem suportar, por isso testamos nossos novos componentes em condies mais complicadas para verificar suas capacidades avanadas.”

Embora outras equipes tenham usado estratgias semelhantes para desenvolver componentes de computao neuromrfica, a maioria dos componentes de demonstrao funciona em temperaturas criognicas. Este novo transstor sinptico, por sua vez, estvel temperatura ambiente.

Aprendizagem associativa no hardware

Para demonstrar a capacidades do transstor, primeiro os pesquisadores mostraram ao dispositivo um padro de trs zeros seguidos (000). Em seguida, pediram ao componente de IA que ele identificasse padres semelhantes, como 111 ou 101. “Se o treinarmos para detectar 000 e depois dermos 111 e 101, ela saber que 111 mais semelhante a 000 do que 101,” explicou Hersam. “000 e 111 no so exatamente iguais, mas ambos tm trs dgitos consecutivos. Reconhecer essa similaridade uma forma de cognio de nvel superior, conhecida como aprendizagem associativa.”

O novo transstor sinptico reconheceu com sucesso os padres semelhantes, comprovando sua memria associativa. Mesmo quando os pesquisadores colocaram obstculos – como fornecer padres incompletos – ainda assim o transstor demonstrou a aprendizagem associativa.

“Pode ser fcil de confundir a IA atual, o que pode causar grandes problemas em determinados contextos,” disse Hersam. “Imagine se voc estiver usando um veculo autnomo e as condies climticas piorarem. O veculo pode no ser capaz de interpretar os dados mais complicados do sensor to bem quanto um motorista humano. Mas, mesmo quando demos ao nosso transstor uma entrada imperfeita, ele ainda conseguiu identificar a resposta correta.”

Os testes tambm serviram para comprovar que o componente opera em velocidades rpidas, consome muito pouca energia e retm informaes armazenadas mesmo quando a energia desligada, tornando-o ideal para aplicaes do mundo real.

Padres moir

Para repensar o paradigma da computao digital eletrnica, a equipe explorou novos avanos na fsica dos chamados padres moir, um tipo de desenho geomtrico que surge quando dois padres so colocados um sobre o outro. Quando materiais bidimensionais so empilhados, surgem novas propriedades que no existem nas camadas individuais. E, quando essas camadas so torcidas para formar um padro moir, torna-se possvel fazer um ajuste sem precedentes das propriedades eletrnicas do material.

Para construir o novo transstor, os pesquisadores combinaram dois tipos diferentes de materiais atomicamente finos: uma bicamada de grafeno e nitreto de boro hexagonal. Quando empilhados e girados com preciso, os materiais formaram um efeito moir, fazendo emergir diferentes propriedades eletrnicas em cada camada de grafeno mesmo que elas estejam separadas apenas por dimenses em escala atmica. Com o “ngulo mgico” correto, os pesquisadores conseguiram gerar a funcionalidade neuromrfica temperatura ambiente.

“Com a toro como um novo parmetro de projeto, o nmero de permutaes vasto,” disse Hersam. “O grafeno e o nitreto de boro hexagonal so muito semelhantes estruturalmente, mas com diferenas sutis suficientes para obter efeitos moir excepcionalmente fortes.”

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