Cientistas do Los Alamos National Laboratory abrem caminho para uma nova espécie de Inteligência Artificial que pode assumir uma forma física
Investigadores do LANL (Los Alamos National Laboratory) anunciam ter conseguido produzir um ‘spin glass’ que consiste em nano-ímanes dispostos de forma a replicar uma rede neural. O ‘spin glass’ é uma rara forma de matéria e o conceito já foi aplicado anteriormente em modelos teóricos que descrevem o funcionamento do cérebro. Esta é a primeira vez que esta forma de matéria surge fisicamente e a replicar um algoritmo de IA.
O sistema do LANL envolve ímanes que ‘descobrem’ uma complexa configuração de alinhamento e desalinhamento entre si, com um mínimo de energia dispendida. Os ímanes são constituídos por finas camadas de ferro e níquel que atuam como magnetos, alternando os polos para gastar o mínimo de energia e são colocados de forma a corresponder com a estrutura de interações de uma rede neural, explica o IEEE.
A equipa, coordenada por Michael Saccone, criou a rede assente no modelo Hopfield de redes neurais que consiste em estados de neurónios definidos como ativos (valor 1) ou inativos (valor -1). Os neurónios aqui, no modelo Hopfield, olham para os valores uns dos outros e dependendo das suas ligações de inibição ou excitação, ‘decidem’ em que estado querem ficar no próximo passo. O conceito de memória associativa surge como fulcral neste tipo de soluções, porque é o que permite que a rede seja capaz de ligar dois ou mais padrões relacionados com um objeto. Na prática, isto significa que, por exemplo, se o sistema receber como input uma imagem parcial de um rosto, é capaz de se lembrar e fazer a reconstituição completa da face. Desta forma, o sistema não necessita de condições ideais de cenário para identificar uma memória, podendo fazê-lo com base em informação parcial.
Saconne explica que a abordagem da equipa de colocar hardware a servir de software, ou seja, fazer com que o algoritmo de IA assuma uma forma física, implica “mapear as funções de energia umas nas outras. Simplesmente, o estado de energia mais baixo no nosso sistema físico representa uma solução para outro problema análogo”. As vantagens passam por um baixo custo para movimentar informação e a paralelização inerente. Do lado das desvantagens, é mais difícil programar para este tipo de sistemas e a interface software-para-hardware não é padronizada.
A arquitetura física do algoritmo de nano-ímanes é complexa, com a informação a fluir constantemente e em todas as direções, em vez de ter uma abordagem de input para output passo a passo. “Isto demora algum tempo para um algoritmo sequencial simular, mas num sistema físico não há custo para a paralelização inerente (…) É o universo a fazer as suas coisas”, explica Saccone.
Comentários
Enviar um comentário