OpenAI e universidade viram parceiros por criação de chips de rede neural

Engenheiros da Universidade Johns Hopkins estão liderando nova abordagem para a criação de chips de rede neural – aceleradores neuromórficos que poderiam impulsionar a inteligência artificial (IA) em tempo real e eficiente em termos energéticos para sistemas futuros, como veículos autônomos e robôs.

Os pesquisadores utilizaram a linguagem natural e a inteligência artificial do ChatGPT4, da OpenAI, para produzir instruções detalhadas sobre como construir chip de rede neural que funciona de maneira semelhante ao cérebro humano.

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Conforme o TechXplore, por meio de comandos passo-a-passo para o ChatGPT4, começando com a imitação de único neurônio biológico e, depois, conectando mais para formar uma rede, eles geraram design completo de chip que poderia ser fabricado. Este é o primeiro chip de IA projetado por uma máquina usando processamento de linguagem natural.

Design dos chips de rede neural

• O design final do chip é uma pequena estrutura de silicone com dois níveis de neurônios interconectados;
• O usuário pode ajustar a força dessas conexões usando sistema de peso endereçável de 8 bits, permitindo que o chip configure pesos aprendidos que determinam sua funcionalidade e comportamento;
• A reconfiguração e programação são feitas usando interface amigável chamada Standard Peripheral Interface (SPI);
• Antes de enviar o chip para fabricação, a equipe realizou validação por meio de simulações de software extensivas para garantir que o design final funcionasse conforme o previsto e permitir que eles pudessem iterar no design e resolver quaisquer problemas;
• O design final foi submetido eletronicamente para fabricação usando processo CMOS de 130 nanômetros de baixo custo.

"Este é o primeiro chip de IA projetado por uma máquina usando processamento de linguagem natural. É semelhante a dizermos ao computador 'faça um chip de rede neural de IA' e o computador 'cospe' um arquivo usado para fabricar o chip", disse Andreas Andreou, professor de engenharia elétrica e de computação, cofundador do Centro de Processamento de Linguagem e Fala e membro do Kavli Neuroscience Discovery Institute e do novo Data Science and AI Institute da Johns Hopkins.

Embora seja apenas pequeno passo em direção a sistemas de hardware de IA sintetizados automaticamente em larga escala, ele demonstra que a IA pode ser empregada na criação de sistemas de hardware de IA avançados, o que, por sua vez, ajudaria a acelerar o desenvolvimento e implementação da tecnologia de IA.

Nos últimos 20 anos, a indústria de semicondutores tem progredido na redução do tamanho das estruturas físicas nos chips de computador, possibilitando designs mais complexos na mesma área de silício. Esses avanços permitem a criação de hardware computacional mais avançado, impulsionando o crescimento exponencial da computação que estamos vivenciando hoje.

O trabalho foi iniciado no Workshop de Engenharia de Cognição Neuromórfica de 2023, realizado no verão passado. Ele está postado no site de pré-impressão arXiv.