A computação neuromórfica é um campo emergente que busca desenvolver sistemas que sejam mais eficientes e inteligentes do que os computadores convencionais. O termo “neuromórfico” refere-se à sistemas que imitam a estrutura e o funcionamento do cérebro humano.
Por Susana Taboas
Busquei alguns exemplos específicos de como a computação neuromórfica pode ser aplicada a criptografia, computação e IA para atuar no combate às fraudes utilizando a computação quântica.
A computação neuromórfica pode ser usada para desenvolver novos algoritmos de criptografia que sejam mais seguros e eficientes. Por exemplo, a computação neuromórfica pode ser usada para criar algoritmos de criptografia quântica que sejam resistentes a ataques quânticos.
Da mesma forma, a computação neuromórfica pode ser usada para criar tipos de processadores que sejam capazes de processar dados de forma mais eficiente do que os processadores tradicionais.
Já aplicada a Inteligência Artificial – IA, a computação neuromórfica serve para desenvolver novos modelos de IA que sejam mais inteligentes e capazes de aprender e se adaptar. Esse tipo de IA pode aprender novas tarefas de forma mais rápida e eficiente do que os modelos tradicionais.
A computação neuromórfica ainda está em uma fase inicial de desenvolvimento, mas tem o potencial de revolucionar a forma como interagimos com a tecnologia.
Seguem aqui algumas tendências e previsões
Aplicações em diversos setores: A computação neuromórfica pode ser aplicada em várias áreas, incluindo robótica e carros autônomos. A capacidade dos sistemas neuromórficos de lidar com dados incertos e adaptar-se rapidamente os torna ideais para tarefas como cálculos probabilísticos em carros autônomos para tomar decisões em tempo real.
Avanços na Internet das Coisas – IoT: A computação neuromórfica tem o potencial de revolucionar a maneira como os dispositivos se comunicam na IoT. Ela pode processar rapidamente grandes quantidades de dados de vários dispositivos conectados.
Desenvolvimento de aplicações de IA: A computação neuromórfica pode transformar o campo da inteligência artificial (IA), permitindo tarefas em tempo real e aprendizado com dados reais. Ela impulsiona a IA para aplicações locais, reduzindo latência e consumo de energia comparada à nuvem.
Colaborações com neurocientistas: As colaborações com neurocientistas podem ampliar a compreensão biológica da computação neuromórfica, tornando os algoritmos e sistemas interdisciplinares mais eficazes.
Existem, no entanto, desafios de hardware, como projetar chips eficientes, integrar memória e processamento, lidar com a escalabilidade e desenvolver sensores adequados.
No âmbito do software os desafios principais são: a criação de redes neurais que imitam a transmissão cerebral, aprendizado adaptativo e algoritmos apropriados.
A expectativa da indústria é que a Computação Neuromórfica avance mais rápido que a Computação Quântica em relação à disponibilidade de produtos de baixo custo, que massifiquem o uso.
A computação neuromórfica e a Inteligência Artificial (IA) tradicional têm abordagens diferentes para o processamento de informações.
Aqui estão algumas comparações entre os dois
Estrutura
A computação neuromórfica tenta imitar a estrutura e a funcionalidade do cérebro humano, concentrando-se particularmente nos neurônios e nas sinapses¹². Por outro lado, a IA tradicional usa arquiteturas de computação convencionais que não foram projetadas para isso¹.
Eficiência energética
Em comparação com os sistemas de computação tradicionais, os sistemas de computação neuromórfica são projetados para consumir menos energia, tornando-os ideais para uso em dispositivos portáteis. Alguns sistemas neuromórficos são de quatro a dezesseis vezes mais eficientes em termos de energia do que outros modelos de IA.
Desempenho
A computação neuromórfica pode oferecer um alto desempenho e velocidade computacionais com baixo consumo de energia. Alguns resultados existentes, embora realizem tarefas simples como a classificação de imagens, têm mostrado uma enorme melhoria no uso da energia e da velocidade em comparação com a computação puramente digital.
Aprendizado
Os processadores neuromórficos não são pré-programados, mas funcionam a partir de conexões entre os circuitos que se estabelecem através do aprendizado constante vindo do tráfego de dados pelo chip dos computadores². Isso contrasta com a IA tradicional, que geralmente requer um grande volume de dados para treinamento.
Resiliência
A computação neuromórfica é resistente à falhas, o que significa que ela pode continuar funcionando mesmo quando alguns de seus componentes falham¹. Isso é diferente da IA tradicional, que pode ser interrompida por falhas de hardware.
Processamento
A IA tradicional usa CPUs (Unidades Centrais de Processamento) e GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) para processamento linear e sequencial, o que contrasta com as demandas de cálculos avançados de IA.
A computação neuromórfica, por outro lado, é adequada para o processamento paralelo e interconectado que as redes neurais e os modelos de aprendizagem profunda exigem.
Em resumo, a computação neuromórfica oferece uma abordagem alternativa à IA tradicional, com potencial para superar algumas de suas limitações. No entanto, ambas as tecnologias têm seus próprios pontos fortes e podem ser usadas em diferentes aplicações dependendo das necessidades específicas.
Sobre Susana Taboas
Susana Taboas | COO – Chief Operating Officer – CryptoID. Economista com MBA em Finanças pelo IBMEC-RJ e diversos cursos de extensão na FGV, INSEAD e Harvard University. Durante mais 25 anos atuou em posições no C-Level de empresas nacionais e internacionais acumulando ampla experiência na definição e implementação de projetos de médio e longo prazo nas áreas de Planejamento Estratégico, Structured Finance, Governança Corporativa e RH. Atualmente é Sócia fundadora do Portal Crypto ID e da Insania Publicidade.
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