Explorando a Fusão de Processamento Neuromórfico e Óptico para Avanços na Computação: Estudo de Arquitetura Inovadora.
Engenheiros da Universidade de Munique, Alemanha, revelaram uma inovadora arquitetura de computação neuromórfica, centrada em um processador baseado em eventos. Ao emular os princípios das redes neurais biológicas, essa abordagem não apenas promete um processamento de dados mais rápido e eficiente, mas também introduz uma perspectiva única: a utilização de processadores fotônicos. Nesse cenário, os dados são transportados e processados por meio da luz, alcançando uma "velocidade última" para cálculos.
O chip é composto por uma rede de 8.398 neurônios ópticos, construídos com um material de mudança de fase acoplado às guias de onda, responsáveis pelo tráfego da luz. Esta rede é subdividida em 736 sub-redes com 16 neurônios cada, demonstrando uma complexidade significativa.
Treinamento e Plasticidade Sináptica e Estrutural
A equipe treinou a rede neural usando um algoritmo evolutivo para distinguir amostras de texto em inglês e alemão. Durante esse processo, exploraram as características da plasticidade sináptica e estrutural. A capacidade de ajustar a força da conexão entre neurônios (plasticidade sináptica) e formar ou eliminar conexões (plasticidade estrutural) foi destacada, evidenciando a versatilidade do modelo.
Ao contrário de protótipos semelhantes, as sinapses não são componentes de hardware, mas sim codificadas com base nas propriedades dos pulsos ópticos, como comprimento de onda e intensidade. Essa abordagem permitiu a integração de milhares de neurônios em um único chip sem depender da eletricidade.
Computação Óptica: Armazenamento Permanente e Eficiência Energética
O material de mudança de fase, fundamental para o chip, pode alternar entre uma estrutura amorfa e cristalina, garantindo armazenamento permanente de dados sem consumo contínuo de energia. Em comparação com processadores eletrônicos convencionais, os processadores ópticos oferecem maior largura de banda, facilitando tarefas computacionais altamente paralelas com menor consumo de energia.
O objetivo declarado é desenvolver uma arquitetura de computação óptica que permita o processamento eficiente de aplicações de IA a longo prazo. O professor Frank Pluckelmann, coordenador da equipe, enfatiza a busca por eficiência energética e velocidade na computação de aplicações de inteligência artificial. A união de processamento neuromórfico e óptico abre caminhos para avanços significativos no campo da computação.
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