Segundo relatos, uma equipe de pesquisa liderada pelo professor Hussam Amrouch, da Universidade Técnica de Munique (TUM), desenvolveu uma arquitetura que pode ser usada para inteligência artificial e é duas vezes mais poderosa que métodos similares de computação em memória. Os últimos resultados da pesquisa foram publicados recentemente na revista Nature. Diz-se que 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.


É relatado que a equipe de Amrouch aplicou um novo modelo de computação usando um circuito especial chamado transistor ferroelétrico de efeito de campo (FeFET). Dentro de alguns anos, isso poderá ser aplicável à inteligência artificial generativa, algoritmos de aprendizagem profunda e aplicações robóticas.

Na verdade, a ideia básica é simples: onde os chips anteriores realizavam cálculos apenas em transistores, agora também são eles que armazenam os dados. Isso economiza tempo e esforço. “Como resultado, o desempenho do chip também melhorou”, disse Amrouch.

À medida que as necessidades humanas continuam a aumentar, os chips futuros devem ser mais rápidos e eficientes que os anteriores. Portanto, eles não podem aquecer rapidamente. Isto é essencial para que possam suportar aplicações como a computação em tempo real enquanto os drones estão voando.

“Tarefas como esta são extremamente complexas e consomem energia para os computadores”, disseram os pesquisadores.

Esses principais requisitos para o chip podem ser resumidos pelo parâmetro matemático TOPS/W: “operações em 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.

Este novo chip de inteligência artificial pode fornecer 885TOPS/W. Isso o torna duas vezes mais poderoso que chips AI semelhantes, incluindo os chips MRAM da Samsung. A velocidade operacional dos chips CMOS (semicondutores de óxido metálico complementar) comumente usados ​​atualmente está entre 10-20TOPS/W.

Especificamente, os pesquisadores pegaram emprestados princípios dos humanos para a arquitetura moderna de chips. “No cérebro, os neurônios processam sinais e as sinapses lembram essas informações”, disse Amrouch, 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.

Amrouch acredita: “Podemos agora construir chipsets eficientes para aplicações como aprendizagem profunda, inteligência artificial generativa ou robótica, por exemplo, onde os dados devem ser processados ​​onde são gerados”.

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.