Redes Neurais Inspiradas em Insetos Podem Revolucionar a IA para Internet das Coisas?

Pesquisadores estudam como as funções de sistemas nervosos específicos de insetos se assemelham às funções realizadas por memórias determinísticas, probabilísticas, voláteis e não voláteis, explorando como recriá-las em nanosistemas baseados em silício de alto desempenho e energeticamente eficientes para IA.

Em um canto do mundo de IA/ML, a NVIDIA faz o possível para convencer quem quer iniciar treinamento de que mais potência bruta é a resposta. No outro, o CEA-Leti anunciou recentemente que Elisa Vianello, coordenadora do programa Edge AI, obteve uma bolsa de 3 milhões de euros do European Research Council (ERC) para desenvolver novos sistemas de IA de borda inspirados em sistemas nervosos de insetos.

Segundo Vianello, um dos maiores desafios para levar IA diretamente a dispositivos IoT — permitindo que tomem decisões autônomas comparando entrada de sensores com dados treinados e árvores de decisão — é que as arquiteturas atuais de chips desperdiçam até 90% do consumo total de energia movendo dados, não processando-os.

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Por causa desse desperdício, dispositivos IoT ficam limitados em suas capacidades de IA ou precisam ser fisicamente conectados a uma fonte estável de energia, o que os torna muito menos flexíveis do que muitas organizações gostariam. Duplamente para uma aplicação proposta, microchips de diagnóstico médico implantáveis, que dependeriam fortemente da confiança do usuário na confiabilidade do dispositivo.

Qual o problema com dispositivos de pequena escala? Simplesmente não existe um tipo de memória que seja de alta densidade, alta resolução, não volátil e infinitamente durável. Vianello diz que muitos laboratórios da indústria e centros de pesquisa tentaram desenvolver arquiteturas in-memory em nanoescala, que usam processamento in-memory, mas os resultados foram, na melhor das hipóteses, mistos. DRAM, por exemplo, é volátil, o que significa que seu conteúdo é apagado quando a energia é perdida — uma ocorrência provável em muitos cenários IoT. Tipos de memória não volátil, como NVRAM, melhoraram dramaticamente sua durabilidade ao longo dos anos; 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 realizadas por memórias determinísticas, probabilísticas, voláteis e não voláteis e, então, explorar como recriá-las em "nanosistemas baseados em silício de alto desempenho e energeticamente eficientes". Vianello diz: "Grilos tomam decisões precisas baseadas em neurônios e sinapses lentos, imprecisos e não confiáveis para escapar de predadores. Olhando de perto sua biologia, identificamos uma diversidade de funções semelhantes à memória em jogo em seus sistemas sensoriais e nervosos. Combinando essas diferentes funções, o sistema de computação interno do grilo alcança desempenho incrível e eficiência energética."

Por exemplo, grilos têm vários sensores em seu corpo, junto com numerosas unidades de processamento local em seu abdômen, capazes de aprendizado contínuo e tomada de decisão sem envolver o cérebro central. Por ter um sistema de computação distribuída, toma decisões mais rápido — sem precisar transferir dados de um lugar para outro antes de processá-los.

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

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