Um chip que funciona como um cérebro humano consome 16 vezes menos energia

Pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Graz e da Intel mostraram que a computação neuromórfica

o hardware tem um enorme potencial para executar DNNs de redes neurais profundas complexas.

Segundo eles, o hardware de computação neuromórfica pode executar redes neurais profundas de 4 a 16 vezes mais eficientemente do que o hardware convencional.

Durante o experimento, a equipe avalioueficiência energética de uma grande rede neural executada em um chip de computação neuromórfico da Intel. Este DNN foi projetado especificamente para lidar com um grande número de sequências numéricas e alfabéticas. 

Os pesquisadores mediram comoo consumo de energia de um chip neuromórfico Intel e um chip de computador padrão ao executar o mesmo DNN e, em seguida, comparou seu desempenho. Os pesquisadores descobriram que, se os modelos de neurônios no computador se assemelhassem aos neurônios do cérebro, isso ajuda a melhorar a eficiência energética.

Em sua próxima pesquisa, os autores querem dara capacidade do equipamento neuromórfico de desenvolver uma memória pessoal com base em suas experiências passadas. Assim como uma pessoa faz, usando a experiência individual para tomar decisões.

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