Hardware de IA vai ganhar um cerebelo

Cerebelo artificial

No campo das tecnologias neuromórficas, o comum é que os cientistas e engenheiros tentem imitar o cérebro humano.

Mas Min-A Kang, da Universidade Northwestern, nos EUA, acredita ter encontrado um alvo muito melhor para fazer seu biomimetismo: Imitar o cerebelo.

No cerebelo, os circuitos neurais contêm dois sinais concorrentes, um excitatório e um inibitório, que se equilibram constantemente. Durante a atividade normal, os sinais permanecem em equilíbrio. Mas, quando algo inesperado acontece, esse equilíbrio se altera brevemente, alertando o cérebro de que é preciso reagir.

Em outras palavras, o cerebelo não desperdiça energia analisando cada momento, ele monitora constantemente o mundo em busca do inesperado e entra em ação somente quando algo muda repentinamente. E esta é uma tática excelente para sistemas de IA de baixo consumo e sempre ativos, monitores de saúde vestíveis, veículos autônomos, robôs autônomos e sistemas de cibersegurança, todas aplicações que precisam reconhecer e reagir instantaneamente a eventos incomuns sem depender de centros de dados.

Inspirando-se nessa estratégia notavelmente eficiente, Kang desenvolveu um novo componente eletrônico, um memotransístor, que detecta anomalias quase instantaneamente.

Em experimentos de prova de conceito, o componente identificou ritmos cardíacos anormais em um quinto de uma batida do coração e com mais de 98% de precisão. O memotransístor também exigiu cerca de 10.000 vezes menos operações computacionais do que as abordagens convencionais de inteligência artificial (IA), abrindo caminho para uma IA mais eficiente em termos de energia.

Eventos inesperados

Há cerca de dois anos, a mesma equipe demonstrou que apenas dois memotransistores conseguem executar tarefas de classificação de IA que exigiriam mais de 100 transistores convencionais. Aquele experimento reduziu o consumo de energia em cerca de 100 vezes.

Agora eles foram além da classificação: Em vez de simplesmente tornar o hardware de IA mais eficiente, a equipe redesenhou o componente para imitar um circuito específico do cerebelo, que se destaca na detecção de novidades e na tomada de decisões em frações de segundo.

Isso permite que a IA ignore informações rotineiras, mas sinalize imediatamente eventos inesperados. Para monitores cardíacos vestíveis, isso pode significar detectar os primeiros sinais de batimentos cardíacos irregulares. Para robôs, pode significar reconhecer quando uma pessoa entra repentinamente em seu caminho. E para sistemas de segurança cibernética, pode significar identificar atividades suspeitas na rede antes que se transformem em um ataque em grande escala.

Memotransístor de molibdênio

Para atualizar seu memotransístor, os pesquisadores usaram dissulfeto de molibdênio, ou molibdenita, para construir uma arquitetura de transístor assimétrica na qual um eletrodo se sobrepõe parcialmente ao semicondutor por meio de uma fina camada isolante. Essa pequena mudança no projeto alterou fundamentalmente a forma como a eletricidade flui pelo componente: Basta inverter o sinal da tensão aplicada para alternar o memotransístor entre os modos excitatório e inibitório.

Para testar o sistema, os pesquisadores inseriram uma série de gravações de eletrocardiograma (ECG) contendo ritmos cardíacos normais e arritmias. Em vez de desperdiçar energia analisando completamente cada batimento cardíaco, o sistema ignorou os batimentos cardíacos normais, mas identificou um batimento cardíaco anormal em meros milissegundos.

A ideia agora é replicar a capacidade do cerebelo de aprender e se adaptar ao longo do tempo. Se um evento antes inesperado ocorrer repetidamente, por exemplo, o sistema neuromórfico deverá gradualmente aprender e parar de tratar o evento repetido como uma novidade.