2017-11-28

HARDWARE

A era dos processadores de IA

No passado mês de Outubro, a Intel anunciou a sua entrada num dos campos mais promissores na atual indústria de processadores: o dos circuitos usados para aplicações de inteligência artificial e Machine Learning

No passado mês de Outubro, a Intel anunciou a sua entrada num dos campos mais promissores na atual indústria de processadores: o dos circuitos usados para aplicações de inteligência artificial, e Machine Learning, cuja procura a Intel espera que ultrapasse quer a dos processadores tradicionais, quer a dos aceleradores gráficos.

O processador, com o nome de código Loihi, permite uma aproximação à aprendizagem semelhante à do cérebro humano, sem a necessidade de ser explicitamente ensinado, numa abordagem que a Intel denomina neoromórfica. Loihi é, para já, um projeto experimental, para ser testado, a partir do próximo ano, em universidades e laboratórios de investigação.

As redes neuronais do cérebro propagam informação com pulsos ou picos, modulando as forças sinápticas ou intensidade das interconexões com base no timing destes picos, e armazenam estas alterações localmente nas interconexões. Comportamentos inteligentes emergem das interações cooperativas e competitivas entre as múltiplas regiões dentro das redes neuronais do cérebro e o seu ambiente. Um possível exemplo de aplicação refere-se às leituras de batimentos cardíacos sob várias condições – depois de uma corrida, a seguir a uma refeição ou antes de adormecer – para um sistema neuromórfico que filtre os dados para determinar um batimento “normal”.

O sistema pode, então, continuar a monitorizar os dados que vão chegando por forma a detetar padrões que não estejam de acordo com padrão “normal” e o sistema poderá ser personalizado para qualquer utilizador. É fácil ver o potencial de incorporação de tal circuito nos relógios inteligentes, por exemplo. Também é previsível que sistemas deste tipo possam ser usados em cibersegurança, para deteção de padrões anómalos e que futuros computadores venham de origem equipados com processadores semelhantes a estes.

O objetivo é dotar estes processadores da capacidade suficiente para estarem menos dependentes de atualizações provenientes da cloud. Ou seja, estes processadores, que serão de baixo consumo, terão maior autonomia, em todos os sentidos do termo, que os sistemas atuais que utilizam a cloud para o processamento mais intensivo. Mas este é um campo efervescente.

A NVIDIA há muito que posiciona a sua tecnologia de GPU (acelerador gráfico) para aplicações de Machine Learning e Deep Learning e, indiscutivelmente, o seu sucesso é um dos motores do interesse da Intel pela área. Ao mesmo tempo, uma nova onda vaga de startups, como Graphcore e Cerebras, que se propõem criar processadores de AI está a conseguir assegurar vagas de financiamento por parte de grandes investidores, como a Sequoia Capital. No passado, o caminho para novos fabricantes de circuitos integrados (veja-se o caso da Transmeta, onde trabalhou Linus Torvalds, criador do Linux e que durou apenas nove anos) não tem sido fácil, face à oposição forte dos fabricantes existentes. Mas é natural que estes venham a comprar as startups com as tecnologias mais promissoras.

Estes, ou mesmo os fabricantes de software e fornecedores de serviços de cloud. É que, se a Intel pretende devolver a inteligência ao “edge”, a cloud resistirá, tornando-se mais inteligente, em mais uma iteração do eterno pêndulo dos sistemas de informação, que ora se encosta ao centro, ora à periferia. É que a capacidade de uma cloud dotada de quantidades massivas de tais circuitos é algo tão difícil de imaginar, que decerto mudará, irreversivelmente, o significado da própria expressão “Inteligência Artificial”.

Henrique Carreiro | Docente de Cloud Computing e Mobilidade Empresarial na
Nova Information Management School

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