Engenharia Neuromórfica: quando Hardware vira Cérebro

Um recente relatório publicado pelo grupo Yole Développement afirmou que, diante das restrições de largura de banda (bandwidth) de dados e dos crescentes requisitos computacionais, as tecnologias de sensoriamento e computação deverão se reinventar, emulando arquiteturas neurobiológicas a partir de estudos de Biomimética.

Em uma entrevista ao EE Times, Pierre Cambou, analista responsável de imagens do Yole, explicou que a computação neuromórfica pode ser a chave para resolver uma série de desafios atuais que envolvem a Inteligência Artifical (IA) e ainda criar diversas outras funcionalidades nas próximas décadas.

Máquinas que pensam: uma ideia que surgiu há 70 anos

A ideia de que máquinas podem pensar não é nova. Ela apareceu na ciência há pelo menos setenta anos, desde que o matemático Alan Turing se questionou sobre essa possibilidade. De lá para cá, uma infinidade de estudos foram articulados para transformar hardwares em cérebros, culminando naquilo que o Instituto de Tecnologia da Califórnia chamou pela primeira vez de “engenharia neuromórfica”, na década de 80.

Mais recentemente, em 2011, pesquisas do MIT chegaram a um modelo de chip que conseguiu imitar os neurônios do cérebro, a partir de uma matriz neural programável com capacidade de aprender e responder diante de novas informações. E, desde então, com o aprimoramento de novas tecnologias, a engenharia neuromórfica começou a aprofundar a capacidade de conhecimento das máquinas, inclinando-a cada vez mais para utilizações específicas da Inteligência Artificial.

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Há uma série de desafios ainda a serem vencidos quando pensamos na expansão das aplicações neuromórficas. Em geral, eles se relacionam ao crescimento sem precedentes no volume de dados a serem processados pelas redes neurais de IA e ao gasto de energia que essa tarefa demandaria.

Mesmo assim, os esforços na área só crescem e a busca por alcançar hardwares com habilidades cognitivas está cada vez mais próximo de se transformar em uma realidade efetivamente escalável. Hoje já existem chips neuromórficos bastante avançados, com mais de 1 milhão de neurônios, formando redes sinápticas na casa dos bilhões. Mas a tecnologia ainda é cara e, muitas vezes, com aplicações ainda em fase de testes.

Engenharia neuromórfica: um mercado bilionário

Segundo o relatório do grupo Yole, se todas as questões técnicas forem resolvidas nos próximos anos, o mercado da computação neuromórfica poderá subir de US $ 69 milhões, em 2024, para US $ 5 bilhões, em 2029, e US $ 21,3 bilhões, em 2034.

O advento dos carros autônomos, por exemplo, será diretamente impactado pela expansão dessa tecnologia, justamente porque eles demandam um tempo de reação tão rápido quanto o do cérebro humano para evitar colisões no trânsito. Além disso, especialistas acreditam que a computação e o sensoriamento neuromórficos também serão usados em outras frentes de negócios no curto prazo, como as voltadas ao monitoramento em tempo real de máquinas industriais, a atividades logísticas e até mesmo à agricultura.

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A rapidez com que essas tecnologias dominarão o mercado é influenciada pela curva de aprendizado das redes sinápticas neuromórficas. O chamado “deep learning” tem um ritmo mais lento no início, visto que precisa de uma grande quantidade de dados para funcionar com mais eficiência. Mas à medida que o volume de informações inserido nos sistemas aumenta (e, por consequência as sinapses), o aprendizado se torna quase instantâneo, numa curva ascendente exponencial.

Num mundo onde a conectividade se expande e os dados gerados a partir de máquinas e devices crescem a todo vapor, a computação neuromórfica é tida como a chave para processar informações com inteligência e rapidez. A tecnologia ainda se mostra mais necessária diante de cenários não estruturados, uma vez que melhor compreendê-los significa garantir a geração de valiosos insights para negócios futuros.

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