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, transferindo-os constantemente de um lado para o outro. É um problema que agora pode ser resolvido com novas pesquisas.
Uma equipe de física da Loughborough University projetou um dispositivo que pode processar dados que mudam ao longo do tempo diretamente dentro do hardware. Os sistemas tradicionais dependem de métodos baseados em software para fazer isso no passado.
Com este novo chip, uma 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 compensar 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 de software, podemos reduzir drasticamente a energia necessária para esses tipos de tarefas.”
Onde os sistemas planejados 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.
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No cerne do chip é 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 examinadas conexões neuronais entre todos os seus neurônios, criamos conexões físicas complexas e examinadas em uma rede neural artificial, projetando poros em filmes nanométricos de óxido de nióbio como parte de um novo dispositivo eletrônico”, disse o Dr.
“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 não podem ser aleatórios, mas são sensíveis a pequenas mudanças.
Para esses tipos de precisão 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 sistemas mais caóticos.
Ao analisar observações e experiências passadas, o chip aprende melhor a rastrear e entender esses tipos de frequências caóticas, reduzindo a produção de energia necessária.
Embora muitas vezes 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, temperatura externa. Tudo isso muda todos os dias. Existem aplicações capazes de rastrear essas informações, mas elas são intensivas em energia e desativar uma conexão online estável a um servidor”, disse o Dr.
Essas são as áreas em que este chip poderia ser implementado, criando sistemas mais inteligentes para dados que não são resultados, 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 Descriptografar.
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Fonteportaldobitcoin
