CEA-Leta encontra inspiração para IA de ponta no sistema nervoso de insetos

O CEA-Leti, um instituto de pesquisa da França, recebeu uma doação de US$ 3 milhões do Conselho Europeu de Pesquisa (ERC) para construir um IA de ponta sistema inspirado no sistema nervoso do inseto. O sistema em nanoescala united states of america novas tecnologias para aumentar o desempenho e a eficiência energética da IA ​​de ponta. As aplicações direcionadas incluem robótica, como colheita de frutas e para resgate, implantes médicos e eletrônicos vestíveis.

Embora as arquiteturas de computação clássicas usadas em eletrônicos como o PC, o knowledge heart e os dispositivos móveis hoje sejam onipresentes, um problema é que a maior parte da energia é realmente usada para mover dados em vez de processá-los. É por isso que os pesquisadores ao longo do pace tentaram encontrar abordagens mais otimizadas, especialmente devido ao aumento da IA ​​na última década. Uma dessas alternativas é chamada de computação em memória, onde a memória é usada tanto para armazenamento quanto para processamento.

Inspiração de buggy para IA de ponta

No entanto, o problema com a computação em memória é que ela requer uma memória rápida e não volátil com alta resistência. Tal memória atualmente não existe, pois a DRAM é volátil. Para contornar esse problema e reduzir os requisitos de memória, os cientistas da CEA-Leti encontraram inspirações no sistema nervoso dos insetos.

A cientista sênior Elisa Vianello recebeu uma doação de US$ 3 milhões do ERC para usar novas tecnologias de memória em nanoescala que imitam os mecanismos biológicos de insetos para criar sistemas em nanoescala baseados em silício e eficientes em termos de energia para IA de ponta.

“Meu projeto é se inspirar nos sistemas nervosos dos insetos para relaxar os requisitos de {hardware} em termos de densidade de memória e confiabilidade, e construir os novos nanossistemas que precisamos para permitir o aprendizado de um quantity muito limitado de dados ruidosos”, disse Vianello.

“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 críquete alcança um desempenho incrível e eficiência energética.”

O objetivo important é criar dispositivos que permitam aprender a partir de uma quantidade limitada de dados ruidosos. Esses dados podem vir de sensores como câmeras de vídeo, radar, ECG, EMG, fluxos de bioimpedância e sinais cerebrais. Para isso, Vianello descobriu que várias funções do sistema nervoso do inseto se assemelham muito às de diferentes tecnologias de memória que estão sendo trabalhadas pelo CEA-Leti. Assim, os cientistas pretendem criar uma “sinapse híbrida” que co-integra essas diferentes tecnologias de memória.

O conceito de um sistema de computação distribuído heterogêneo mostra várias unidades de processamento e sensores que são conectados através de hyperlinks com e sem pico.