Intel aposta em chip de IA Loihi para criar máquinas que aprendem sem ajuda de humanos

Intel aposta em chip de IA Loihi para criar máquinas que aprendem sem ajuda de humanos

A Intel está tomando um caminho totalmente diferente de seus concorrentes na corrida para tornar mais eficiente o hardware para Inteligência Artificial (IA). Ao invés de investir em chips cada vez mais poderosos para aprendizado de máquina, a companhia está buscando uma alternativa mais eficiente com o projeto Loihi.

Trata-se de um chip que foi projetado especificamente para ser a base da pesquisa e desenvolvimento da Intel na área de hardware neuromórfico.

Esse tipo de chip tenta imitar o funcionamento do cérebro humano ao enviar sinais de diferentes intensidades — ao contrário do hardware atual, que trabalha com sinais binários (1 ou 0).

O Intel Loihi possui 1.024 neurônios que simulam um total de 130 mil neurônios, resultando num total de 130 milhões de conexões sinápticas. De acordo com o site Engadget, isso é um pouco mais do que uma lagosta possui, porém ainda está longe dos 80 bilhões de um ser humano.

O problema é que os processadores neuromórficos ainda não se provaram fora dos laboratórios, ou seja,em situações práticas. "Hoje existe muito hype sobre computação neuromórfica, [mas] no momento não existe nenhuma demonstração atraente de aplicação de alto volume onde os neuromórficos superam a alternativa", explicou o cientista Steve Furber, em entrevista ao IEEE Spectrum.

Para contornar isso, a estratégia da Intel é manter a tecnologia longe de grandes servidores por enquanto. Ao invés disso, eles vão enviar protótipos do chip para famosas instituições de ensino e pesquisa no começo de 2018. Eles esperam que estas pesquisas, então, validem seu projeto.

A grande vantagem dos processadores neuromórficos, caso eles sejam adotados, é que eles consomem mil vezes menos energia que os modelos atuais. Isso pode ser especialmente útil para fazer software de IA funcionar em smartphones ou em notebooks.

Outro lado é que, quando implementados num computador, esse tipo de chip pode aprender coisas sozinho, sem a necessidade de ser ensinado ou treinado por um ser humano para cada tarefa específica.

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