Como os chips analógicos e neuromórficos se mostrarão na era da robótica
No campo de novas tecnologias e produtos, estamos acostumados ao fato de que a “figura” é sinônimo de tudo o que é avançado, moderno e de alta tecnologia, e o “analógico” é sinônimo de retrógrado, obsoleto e de baixa tecnologia.Mas se você acha que o analógico morreu, está enganado. O processamento analógico não é apenas um componente-chave dos muitos sistemas vitais em que confiamos, mas também abre caminho para uma nova geração de sistemas inteligentes e de computação que sustentam as tecnologias muito interessantes do futuro: inteligência artificial e robótica.Antes de discutirmos o ressurgimento do analógico - e por que engenheiros e inovadores que trabalham com inteligência artificial e robôs devem prestar atenção nisso - precisamos entender a importância e o legado da velha era analógica.Amor pelo analógico
Durante a Segunda Guerra Mundial, os circuitos analógicos desempenharam um papel fundamental na operação dos primeiros sistemas automáticos de defesa aérea , e nas décadas seguintes, foram necessários computadores analógicos para calcular as trajetórias de voo de foguetes e naves espaciais.O análogo prevaleceu nos sistemas de controle e comunicação em aeronaves, navios e usinas de energia. Alguns desses sistemas ainda funcionam hoje. Há pouco tempo, os circuitos analógicos controlavam grande parte da infraestrutura de telecomunicações (lembra dos telefones com discadores de disco?), E até copiadoras no escritório, quando as primeiras unidades de fotocópia reproduziam imagens sem um único bit digital.O amor pelo analógico existe há tanto tempo, porque essa tecnologia provou constantemente sua precisão, simplicidade e velocidade. Ela corrigiu o curso de mísseis, liderou navios, gravou e tocou música e vídeo, nos uniu por muitas décadas. E então, na década de 1960, uma figura apareceu e rapidamente conquistou o mundo.
Os carburadores de realimentação formaram uma mistura combustível mais eficiente com base no escapamento. Mas, devido à sua complexidade e insegurança, eles foram rapidamente substituídos por sistemas digitais de injeção de combustível.Figuras do Reino
Por que o número substituiu o analógico? A maior fraqueza do analógico é a falta de flexibilidade. Quando você tenta dar flexibilidade, a complexidade do sistema aumenta exponencialmente. A complexidade leva a uma diminuição da confiabilidade, e os engenheiros começaram a notar que a lei de Moore torna os cálculos confiáveis e baratos.Atualmente, as tecnologias de MEMS e microformação espalham sensores que recebem sinais físicos e os convertem em digitais. Muito rapidamente, os amplificadores operacionais deram lugar a portas lógicas que estavam ficando mais baratas exponencialmente. Em vez de conexões mecânicas, as informações eram transmitidas por fio e os projetistas levaram a digitalização de tudo ao limite.No mundo moderno da eletrônica de consumo, o analógico é usado apenas para interagir com as pessoas, capturando e produzindo sons, imagens e outros sentidos. Em sistemas grandes, um analógico é usado para girar fisicamente o volante e o volante das máquinas que nos movem em nosso mundo analógico. Mas na maioria dos outros sistemas, os engenheiros tentam aproveitar ao máximo os sinais digitais. As vantagens da lógica digital - baixo custo, velocidade, confiabilidade, flexibilidade - deram aos engenheiros uma alergia ao processamento analógico.No entanto, agora, após um longo intervalo, a previsão de Carver Mead sobre o retorno do analógico está começando a se tornar realidade."Os sistemas analógicos adaptativos em larga escala são mais resistentes à degradação e erros de componentes do que os sistemas convencionais e consomem menos energia".Mead , professor da Caltech e pioneiro em microeletrônica, escreveu em um artigo para o Proceedings of the IEEE em 1990. "Portanto, é provável que a tecnologia analógica adaptativa realize todo o potencial da fabricação de chips de silício."
Todo mundo adora um analógico
Os desenvolvedores de eletrônicos percebem o analógico como um mal necessário para interagir com o mundo exterior. Mas acontece que a IA e os algoritmos de aprendizado profundo funcionam melhor em plataformas de computador analógicas e neuromórficas.Na minha empresa, Lux Capital, patrocinamos o Nervana , que construiu circuitos especializados especializados nas quais as redes neurais convolucionais trabalhavam para acelerar o treinamento de algoritmos de aprendizado profundo. E embora as operações matemáticas tenham sido realizadas digitalmente, a arquitetura do sistema imitou o cérebro humano em um nível alto.Inspirado pela natureza
Peça a alguém (até uma criança) que desenhe o robô, e você provavelmente obterá uma imagem que lembra Rosie, a empregada robô dos Jetsons, ou C-3PO da Guerra nas Estrelas. E isso não é surpreendente - esse tipo de robô é descrito há décadas em livros de ficção científica, televisão e filmes. Recentemente, a idéia de robôs e sua aparência está evoluindo. Peça ao milenar que dê um exemplo de robô, que pode chamar Roomba, Amazon's Echo ou até Siri.
Há uma tendência constante para a intelectualização e robotização de um número crescente de gadgets e outros sistemas que estão presentes em nossas vidas. Esses sistemas exigirão computadores pequenos, portáteis e de baixa potência; eles precisarão responder a qualquer momento. Esse é um conjunto complexo de tarefas para sistemas modernos que geralmente consomem uma quantidade decente de energia (a menos que estejam no modo de espera) e devem estar conectados aos serviços em nuvem para desempenhar funções úteis. Aqui o analógico também pode ajudar.Inspirando-se na natureza, os cientistas experimentam a visão e a audição usando circuitos analógicos que consomem uma pequena fração de energia. Stanford Brains no projeto Silicon e no IC Lab da Universidade de Michigan, ganhando apoioO DARPA SyNAPSE e o laboratório de pesquisa da Marinha dos EUA estão criando ferramentas para facilitar a criação de sistemas neuromórficos analógicos. Startups pouco conhecidas aparecem. Em vez de executar redes profundas em circuitos digitais convencionais, eles estão desenvolvendo sistemas analógicos que podem fazer cálculos semelhantes com custos de energia muito mais baixos, inspirados em nossos cérebros analógicos.O barulho não é um problema
Por que devemos mudar para o analógico? É simples: estamos em uma rodada única de progresso, onde as redes neurais que estamos tentando desenvolver são mais adequadas para sistemas analógicos, enquanto é esperada uma demanda explosiva por esses sistemas de IA.Algoritmos rígidos tradicionais só funcionam quando os cálculos são precisos. Se os circuitos nos quais os algoritmos tradicionais funcionam não forem precisos, os erros ficarão fora de controle e se propagarão pelo sistema. Nas redes neurais, o estado interno não precisa ser preciso e claro, e o sistema se adapta para gerar o resultado desejado com base nos parâmetros de entrada fornecidos. Nossos cérebros são sistemas muito barulhentos que funcionam muito bem. Os engenheiros aprendem que eles também podem construir redes profundas em chips de silício usando abordagens "ruidosas" semelhantes - obtendo economia de energia centenas de vezes.As implicações disso são amplas. Imagine que, no futuro, dispositivos portáteis ou assistentes como o Amazon Echo quase nunca usem energia, e possam até extraí-la do ambiente e não precisem de fios ou baterias. Ou imagine um gadget que não precise estar conectado à nuvem para ser inteligente. Sua "inteligência" é suficiente para funcionar mesmo sem Wi-Fi e comunicações celulares. E este é apenas o começo do que, eu acho, se tornará uma nova categoria de IA e robôs, que aparecerá em um futuro próximo - e tudo graças ao bom e velho colega.Source: https://habr.com/ru/post/pt398443/
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