Este ‘cérebro quântico’ imitaria o nosso para acelerar a IA – SingularityHub

De – Shelly Fan – 09 de fevereiro de 2021

Capa: Crédito da imagem: Raman Oza  da  Pixabay 

A menos que você esteja no ramo de baterias de lítio ou tintas, provavelmente não está familiarizado com o cobalto, no entanto, de acordo com um novo artigo, pode ser o molho secreto para um tipo inteiramente novo de computador – um que combina a mecânica quântica com o funcionamento interno do cérebro.

O resultado não é apenas um computador com capacidade de aprendizagem, os mecanismos que permitem que ele aprenda estão diretamente embutidos em sua estrutura de hardware – nenhum software de IA extra é necessário. O modelo de computador também simula como nossos cérebros processam informações, usando a linguagem da atividade e sinapses dos neurônios, em vez das CPUs de agitação baseadas em silício em nossos laptops atuais.

O truque principal depende das propriedades de spin quântico dos átomos de cobalto, quando habilmente organizado em “redes”, o resultado é um “cérebro quântico” que pode processar dados e salvá-los dentro da mesma estrutura de rede – semelhante a como nossos cérebros funcionam. Resumindo: é um caminho para uma verdadeira máquina de aprendizagem.

Essa é uma ótima notícia para a IA, por mais poderosos que sejam, os algoritmos de aprendizado de máquina consomem muita energia!

Embora os gigantes da tecnologia tenham grandes centros de dados adaptados para processar as necessidades computacionais, eles são ineficientes e geram uma enorme pegada de carbono. Mais preocupante é quando os especialistas olham para a frente, embora a habilidade em computação tenha dobrado a cada ano e meio a dois anos – conhecida coloquialmente como “ lei de Moore ” – observações recentes mostram que ela pode estar em seus últimos estertores.

Tradução? Precisamos desesperadamente de métodos de computação alternativos!

“Nossa nova ideia de construir um ‘cérebro quântico’ baseado nas propriedades quânticas dos materiais pode ser a base para uma solução futura para aplicações em IA”, disse o autor principal Dr. Alexander Khajetoorians da Radboud University em Nijmegen, Holanda.

Um computador da nova era

Como a neurociência, a mecânica quântica e a IA podem se unir?

Ele começa com semelhanças entre o cérebro e os métodos de aprendizado de máquina, como o aprendizado profundo, nenhuma surpresa aqui, já que este último foi vagamente baseado em nossas mentes. 

O problema surge quando esses algoritmos são executados em computadores atuais, veja, até mesmo computadores de última geração processam informações e as armazenam em estruturas separadas. A CPU ou GPU, por si só, não pode armazenar dados. Isso significa que os dados precisam ser constantemente transferidos entre as unidades de processamento e de memória

Não é grande coisa para coisas pequenas, como reconhecer imagens, mas para problemas maiores, isso retarda rapidamente todo o processo, enquanto aumenta o uso de energia.

Em outras palavras, como a IA imita o cérebro, que tem uma estrutura completamente estranha aos computadores modernos, existe uma incompatibilidade fundamental, embora os algoritmos de IA possam ser otimizados para os computadores atuais, eles provavelmente chegarão a um beco sem saída no que diz respeito à eficiência.

Entre na computação neuromórfica, ele pede que você esqueça tudo o que sabe sobre design de computador – chips, CPUs, discos rígidos de memória, em vez disso, esse tipo de “computador” da nova era usa o método do cérebro para registrar, processar e armazenar informações – tudo em um só lugar. 

Sem transporte de dados significa menos tempo e consumo de energia, uma vitória para a IA e para o planeta!

Em movimentos bruscos, as redes neurais do cérebro usam vários tipos de computação, um depende do neurônio, que determina, com base na entrada, se ele deve “disparar” – isto é, passar os dados para seu vizinho. Outro método usa sinapses, que ajustam o grau em que um neurônio pode transmitir os dados e armazená-los ao mesmo tempo, usando “estados”. Digamos que você tenha uma rede de neurônios, conectados por sinapses, que armazenam coletivamente uma receita de chili. Você aprendeu que adicionar bacon e cerveja o torna melhor. As sinapses, enquanto processam esses novos dados – o que chamamos de “aprendizado” – também atualizam seu estado para codificar e armazenar as novas informações.

Conclusão: no cérebro, o processamento de dados, o aprendizado e a memória ocorrem no mesmo local!

Cobalt Spin

Ainda comigo? Agora, o terceiro membro de nosso ménage à trois – cobalto!

Para resolver o problema de aprendizado de hardware, em 2018 a equipe descobriu que átomos de cobalto individuais poderiam potencialmente assumir o papel dos neurônios, nesse nível atômico, a mecânica da física quântica também entra em jogo, com alguns resultados seriamente intrigantes. Por exemplo, um átomo pode ter vários estados – chamados de “ spin ” – simultaneamente. A qualquer momento, um átomo terá uma probabilidade de estar em um estado e outra probabilidade de um estado diferente – um pouco semelhante ao fato de um neurônio decidir disparar ou não, ou se uma sinapse transmitirá dados ou não. Na mecânica quântica, este estranho estado “o gato está vivo ou morto” é apelidado de superposição.

Outra característica, o acoplamento quântico, permite que dois átomos se “liguem” funcionalmente, de modo que o estado de spin quântico de um átomo mude o outro – semelhante a neurônios falando e se ligando uns aos outros.

A percepção da equipe é que eles poderiam alavancar essas propriedades quânticas para construir um sistema semelhante aos neurônios e sinapses no cérebro

Para fazer isso, eles fabricaram um sistema que cobre vários átomos de cobalto no topo de uma superfície supercondutora feita de fósforo preto.

Eles então testaram se poderiam induzir disparos e redes entre os “neurônios” de cobalto, por exemplo, é possível inserir informações nos estados de spin do átomo? 

Podemos fazer esses átomos simularem o disparo de um neurônio?

A resposta é um claro sim!

Usando pequenas correntes, a equipe alimentou o sistema com dados binários simples de 0s e 1s, em vez de codificar informações práticas – como uma imagem ou som – os dados aqui representam diferentes probabilidades de átomos no sistema que codifica 0 ou 1.

Em seguida, a equipe eletrocutou a rede de átomos com uma pequena mudança de voltagem, semelhante à entrada que nossos neurônios recebem, o minúsculo choque elétrico gerou um comportamento assustadoramente semelhante à mecânica do cérebro. Por exemplo, ele “deu um duplo toque” no sistema, de modo que o cérebro quântico exibiu ambos os processos análogos ao disparo de neurônios e mudanças em suas sinapses.

Isso é especialmente interessante: outros sistemas de computação neuromórficos – aqueles baseados no cérebro – geralmente se concentram em um neurônio artificial ou em sinapses artificiais. Muitos são construídos com materiais raros que requerem temperaturas estritas para funcionarCombinar os dois em um único material, o cobalto, não é apenas uma novidade, é eficiente, mais acessível e mais fácil!

Semelhante à neurobiologia, as “sinapses” do sistema também mudaram com o tempo, com base na entrada elétrica que experimentaram.

“Ao estimular o material por um longo período de tempo com uma certa voltagem, ficamos muito surpresos ao ver que as sinapses realmente mudaram”, disse Khajetoorians. “O material adaptou sua reação a partir dos estímulos externos que recebeu. Aprendeu sozinho. ”

Um futuro do Q-Brain?

Ainda não!

Por enquanto, a equipe terá que dimensionar seu sistema e demonstrar que pode processar informações do mundo real, eles também precisarão construir uma máquina baseada em toda a configuração, mostrando que ela funciona não apenas em partes, mas praticamente como um todo. E sempre há competição de chips personalizados sob medida, agora sendo otimizados por muitos gigantes da tecnologia.

Mas o cérebro quântico não é nada para se revirar, com um componente principal, a equipe foi capaz de imitar os principais processos cerebrais – disparo de neurônios, processamento de sinapses e aprendizagem – em escala atômica. Com o surgimento da computação quântica, algoritmos adaptados à “ ação fantasmagórica à distância ” da máquina podem aumentar ainda mais a eficiência do sistema. 

O processamento paralelo, algo que nossos cérebros fazem muito bem, mas que confunde os computadores modernos, tem sido a meta dos cientistas para os computadores quânticos desde os anos 1990.

Para sua próxima busca, a equipe planeja descobrir mais materiais quânticos com propriedades diferentes que podem ser mais eficientes do que o cobalto, e, eles gostariam de investigar por que o cérebro quântico funciona tão bem.

“Estamos em um estado em que podemos começar a relacionar a física fundamental aos conceitos da biologia, como memória e aprendizado”, disse Khajetoorians. “No entanto, somente quando entendermos como ele funciona – e isso ainda é um mistério – seremos capazes de ajustar seu comportamento e começar a desenvolvê-lo em uma tecnologia. ”

Apesar das incógnitas, o estudo abre um campo empolgante no nexo entre neurociência, computação quântica e IA. “É um momento muito emocionante”, disse Khajetoorians.

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