Bugs são o futuro da IA ​​na Internet das Coisas?

Os pesquisadores estão estudando como as funções de sistemas nervosos específicos de insetos se assemelham às funções desempenhadas pela memória determinística, probabilística, volátil e não volátil e explorando como essas funções podem ser recriadas em nanossistemas baseados em silício de alto desempenho e eficiência energética para IA .

Em um canto do mundo de IA/ML, a NVIDIA faz o possível para convencer qualquer um que queira se dedicar ao treinamento de que mais potência bruta é a resposta. No outro, a CEA-Leti anunciou recentemente que Elisa Vianello, coordenadora do programa Edge AI, recebeu uma doação de € 3 milhões do Conselho Europeu de Pesquisa (ERC) para desenvolver novos sistemas Edge AI inspirados em sistemas nervosos de insetos.

De acordo com Vianello, um dos maiores desafios em trazer IA diretamente para dispositivos IoT, o que permitiria tomar decisões autônomas com base na comparação de entrada de sensores com dados treinados e árvores de decisão, é que as atuais arquiteturas de chips desperdiçam até 90% de seus recursos. consumo total de energia ao movimentar os dados, não ao processá-los.

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Devido a esse desperdício, os dispositivos IoT são prejudicados em seus recursos de IA ou precisam ser fisicamente amarrados a um fornecimento estável de energia, o que significa que eles não são tão flexíveis quanto muitas organizações gostariam. Duplamente para uma aplicação proposta, microchips de diagnóstico médico implantáveis, que dependeriam muito da confiança do usuário na confiabilidade do dispositivo.

Qual é o problema quando se trata de dispositivos de pequena escala? Simplesmente não existe um tipo de memória que seja de alta densidade, alta resolução, não volátil e infinitamente duradoura. Vianello diz que muitos laboratórios da indústria e centros de pesquisa tentaram desenvolver arquiteturas na memória em nanoescala, que usam processamento na memória, mas os resultados foram misturados na melhor das hipóteses. A DRAM, por exemplo, é volátil, o que significa que seu conteúdo é excluído quando a energia é perdida – uma ocorrência provável em muitas configurações de IoT. Tipos de memória não volátil, como NVRAM, melhoraram drasticamente as resistências ao longo dos anos; eles ainda não são completamente infalíveis.

Vianello e sua equipe usarão o financiamento para pesquisar como as funções de sistemas nervosos específicos de insetos se assemelham às funções desempenhadas pela memória determinística, probabilística, volátil e não volátil e, em seguida, explorar como elas podem ser recriadas em “alta performance, energia -eficientes, nanosistemas baseados em silício.” Vianello diz:“Os grilos tomam decisões precisas com base em neurônios e sinapses lentos, imprecisos e não confiáveis ​​para escapar de seus predadores. Observando atentamente sua biologia, identificamos uma diversidade de funções semelhantes à memória em jogo em seus sistemas sensoriais e nervosos. Ao combinar essas diferentes funções, o sistema de computação interno do cricket alcança um desempenho incrível e eficiência energética.”

Por exemplo, os grilos têm vários sensores em seu corpo, juntamente com várias unidades de processamento local em seu abdômen, capazes de aprendizado contínuo e tomada de decisões sem envolver o cérebro central. Por ter um sistema de computação distribuído, ele toma decisões mais rapidamente, sem precisar transferir dados de um lugar para outro antes de processá-los.

O objetivo é uma sinapse híbrida que possa integrar mais de uma tecnologia de memória em uma escala pequena e amigável à IoT, o que ajudaria a navegar pelas falhas de cada sistema e eliminar pelo menos parte da energia desperdiçada na transferência de dados em vez de processá-los usando IA /ML algoritmos. A equipe de Vianello espera pegar pequenos volumes de dados ruidosos, como o que é capturado por câmeras de vídeo, radar ou dispositivos de ECG, e permitir os tipos de aprendizado que não são possíveis usando a arquitetura de computação IoT atual.

Novos produtos impulsionados por quaisquer novos insights da equipe de Vianello provavelmente estão a muitos anos de distância, e novos paradigmas são bem-vindos no mundo da IoT em rápida mudança. Com 46% das organizações aumentando sua adoção de 5G, vários padrões viáveis ​​para computação de borda e mais arquiteturas orientadas a eventos sendo implantadas na borda, a demanda por IoT mais rápida, eficiente e em microescala já está aqui.