A nova tecnologia inovadora de chip integra funções de armazenamento e processamento de dados, melhorando significativamente a eficiência e o desempenho. Espera-se que os chips, inspirados no cérebro humano, estejam comercialmente disponíveis dentro de três a cinco anos e exigirão colaboração interdisciplinar para atender aos padrões de segurança da indústria.
Hussam Amrouch desenvolveu uma arquitetura para inteligência artificial que é duas vezes mais poderosa que métodos comparáveis de computação em memória. Segundo a revista Nature, o professor da Universidade Técnica de Munique (TUM) aplicou um novo paradigma de computação usando circuitos especiais chamados transistores ferroelétricos de efeito de campo (FeFETs). Dentro de alguns anos, isso poderá ser aplicável à inteligência artificial generativa, algoritmos de aprendizagem profunda e aplicações robóticas.
A ideia básica é simples: onde os chips anteriores realizavam cálculos apenas em transistores, agora são também onde os dados são armazenados. Isso economiza tempo e esforço. “Como resultado, o desempenho do chip também foi melhorado”, disse Hussam Amrouch, professor de design de processadores de inteligência artificial na Universidade Técnica de Munique (TUM).
Os chips futuros devem ser mais rápidos e eficientes que os chips anteriores. Portanto, eles não podem aquecer muito rapidamente. Isso é crucial se você deseja oferecer suporte a aplicativos como computação em tempo real em cenários como voos de drones. Para um computador, tal tarefa é extremamente complexa e consome muita energia.
Esses requisitos principais para o chip podem ser resumidos pelo parâmetro matemático TOPS/W: “operações terahertz por segundo por watt”. Isso pode ser visto como um importante indicador técnico dos chips futuros: quantos teraflops de operações (TOP) um processador pode realizar por segundo (S) quando fornecido com um watt (W) de potência.
O novo chip de inteligência artificial desenvolvido pela Bosch em cooperação com a Fraunhofer IMPS é apoiado pela empresa americana GlobalFoundries durante o processo de produção e pode fornecer 885TOPS/W. Isso o torna duas vezes mais poderoso que chips AI semelhantes, incluindo os chips MRAM da Samsung. A velocidade de execução dos chips CMOS comumente usados atualmente está entre 10-20TOPS/W. Os resultados de um estudo recente publicado na revista Nature comprovam isso.
Arquitetura de chip inspirada no cérebro humano
Os pesquisadores pegaram emprestados dos humanos os princípios da arquitetura moderna de chips. “No cérebro, os neurônios processam sinais e as sinapses lembram essas informações”, disse Amruchi, descrevendo como os humanos são capazes de aprender e recordar relacionamentos complexos.
Para isso, o chip utiliza transistores "ferroelétricos" (FeFET). Esta chave eletrônica possui uma propriedade especial adicional (inversão de polaridade quando a tensão é aplicada) que permite armazenar informações mesmo quando a fonte de alimentação é cortada. Além disso, permitem o armazenamento e processamento simultâneo de dados dentro do transistor.
“Agora podemos construir chipsets eficientes para aplicações como aprendizagem profunda, inteligência artificial generativa ou robótica, por exemplo, onde os dados devem ser processados onde são gerados”, acredita Amruchi.
O caminho para chips orientados para o mercado
Os pesquisadores pretendem usar o chip para executar algoritmos de aprendizagem profunda que identificam objetos no espaço ou processam dados gerados por drones durante o voo sem sofrer atrasos. No entanto, professores do Instituto de Robótica Integrada e Inteligência de Máquinas de Munique (MIRMI) da Universidade Técnica de Munique acreditam que serão necessários vários anos para atingir este objetivo. Ele acredita que o primeiro chip de memória adequado para aplicações práticas não estará disponível antes de três a cinco anos, no mínimo.
Um dos motivos são os requisitos de segurança da indústria. Por exemplo, até que a indústria automóvel adote esta tecnologia, a funcionalidade fiável por si só não será suficiente. Também deve atender aos padrões específicos da indústria. “Isso destaca mais uma vez a importância da colaboração interdisciplinar com pesquisadores de diferentes disciplinas, como ciência da computação, informática e engenharia elétrica”, disse o especialista em hardware Amruchi. Ele vê isso como uma grande vantagem do MIRMI.