Chips revolucionários de Dresden: a IA agora está se tornando energeticamente eficiente!

Chips revolucionários de Dresden: a IA agora está se tornando energeticamente eficiente!

No mundo em rápida evolução da inteligência artificial (IA), a eficiência do hardware utilizado desempenha um papel central. É aqui que entra em jogo a inovação técnica desenvolvida pela Universidade Técnica de Munique (TUM). Um novo chip chamado “AI Pro” foi fabricado em colaboração com a Global Foundries em Dresden. Este chip é caracterizado por suas propriedades especiais que o diferenciam dos chips de IA convencionais.

O chip “AI Pro” combina unidades de computação e armazenamento, o que representa uma melhoria significativa em relação às arquiteturas tradicionais. Opera com base no princípio da “computação hiperdimensional”, que lhe permite reconhecer semelhanças e padrões sem a necessidade de milhões de conjuntos de dados. Por exemplo, o chip pode detectar que um carro tem quatro rodas e está trafegando na estrada sem precisar de inúmeras imagens. Esta capacidade não só resulta num processamento de dados mais rápido, mas também num enorme potencial de poupança de energia.

Eficiência energética em foco

Com um consumo de energia de apenas 24 microjoules por treino definido, o chip “AI Pro” requer muito pouco em comparação com outros chips que consomem 10 a 100 vezes mais energia. As atuais tecnologias de IA, especialmente os poderosos chips da Nvidia, têm um apetite energético significativo. Esses chips alimentam grandes data centers que usam tanta eletricidade quanto cidades pequenas – um data center típico requer tanta energia quanto 100 mil residências. Neste contexto, o esforço para desenvolver computadores neuromórficos que funcionem no modelo do cérebro humano é particularmente relevante. O cérebro humano funciona com a energia de uma lâmpada, o que representa uma enorme diferença em relação aos custos de energia exigidos hoje.

Engenheiros em Dresden estão trabalhando em soluções para aumentar significativamente a eficiência energética. Esses computadores neuromórficos usam neurônios artificiais que só são ativados quando são necessários. Steve Furber, um defensor dos sistemas neuromórficos, vê esta tecnologia como uma solução potencial para o elevado consumo de energia atualmente associado ao desenvolvimento da IA. É feita particular referência à capacidade inovadora dos dispositivos que operam diretamente na borda, ou seja, perto do utilizador. Isto não só resulta em custos mais baixos, mas também minimiza a necessidade de transferir dados para a nuvem.

Considerações sobre segurança de dados

Outra vantagem do chip “AI Pro” é o processamento de dados diretamente no aparelho. Os dados confidenciais permanecem a bordo, reduzindo as preocupações com segurança cibernética e conectividade com a Internet. Esses chips são especialmente adaptados para aplicações como processamento de dados vitais por meio de smartwatches ou navegação por drones. O professor Amrouch da TUM enfatiza que o futuro pertence aos proprietários do hardware, o que sublinha a importância do processamento local de dados.

Junto com os avanços na tecnologia neuromórfica, estão surgindo cada vez mais aplicações que exigem chips especializados. A empresa francesa Spinncloud deu mais um passo significativo no sentido de imitar as funções do cérebro humano com o supercomputador neuromórfico Spinnaker 2. Este sistema estará disponível a partir de maio de 2025 e permitirá simular até dez mil milhões de neurónios artificiais para funcionar de forma ainda mais eficiente. Ainda assim, a tecnologia está atrás dos computadores GPU – particularmente no desempenho em tarefas de treinamento intensivo, como modelos de linguagem. Estão em andamento trabalhos para melhorar os tempos de resposta, mas ainda falta um “aplicativo matador” que demonstre claramente os benefícios.

A procura global por tecnologias mais sustentáveis ​​aumentará à medida que os volumes de dados continuarem a crescer. A computação neuromórfica, portanto, não só oferece uma solução promissora para a eficiência energética, mas também uma forma de integrar a IA em dispositivos alimentados por bateria. Iniciativas como o projeto “Neuromorphic Computing” do Fraunhofer IIS demonstram o foco no desenvolvimento de soluções escaláveis ​​e configuráveis ​​que pretendem evoluir de acordo com a Lei de Moore. A ideia de processar localmente tarefas de IA com uso intensivo de recursos poderia melhorar significativamente a proteção de dados e a quantidade de energia necessária para os data centers no futuro.

Podemos, portanto, estar no início de uma nova era de eficiência energética em IA, que será decisivamente moldada pelo desenvolvimento progressivo de sistemas neuromórficos e pela otimização de chips como o “AI Pro”.