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computação neuromórfica é uma abordagem que imita o funcionamento do cérebro humano para resolver problemas complexos. Essa abordagem é vista como uma possível alternativa para melhorar a eficiência energética dos sistemas de computação, especialmente para aplicativos de inteligência artificial (IA). A SpiNNcloud afirma que seu computador neuromórfico será mais eficiente em termos de energia para IA do que os computadores convencionais.

    A computação neuromórfica é uma gama de abordagens que imitam o cérebro humano. Essas abordagens podem ser inspiradas no cérebro ou simular o cérebro humano. A diferença entre os computadores neuromórficos e os computadores convencionais é que os computadores neuromórficos não têm memória e unidades de processamento separadas. Em vez disso, essas tarefas são executadas juntas em um chip em um único local, um conceito chamado computação na memória. Isso reduz a necessidade de transferência de dados entre as duas partes e acelera o tempo de processamento.

    A IBM afirma que seu chip NorthPole é mais eficiente em termos de energia e mais rápido do que outros chips neuromórficos. A computação neuromórfica também pode ser analógica, historicamente importante e pode ser útil quando dados provenientes do mundo exterior precisam ser analisados.

    A SpiNNcloud está focada em fornecer uma plataforma com maior eficiência energética e desempenho para aplicações de IA, incluindo análise de imagem e vídeo, reconhecimento de fala e grandes modelos de linguagem que alimentam aplicativos como o ChatGPT. Outra aplicação é na "computação na borda", onde os dados são processados não na nuvem, mas em tempo real em dispositivos conectados com restrições de energia. Veículos autônomos, robôs, telefones celulares e tecnologia vestível podem se beneficiar disso.

    No entanto, os desafios técnicos ainda persistem. O desenvolvimento do software necessário para o funcionamento dos chips é considerado o principal obstáculo ao avanço da computação neuromórfica. Embora o hardware seja importante, ele deve ser programado para funcionar e isso pode exigir o desenvolvimento de um estilo de programação completamente diferente do usado pelos computadores convencionais.

    A Intel tem um projeto de pesquisa neuromórfica chamado Loihi 2, que reuniu 1.152 deles para criar um sistema de pesquisa neuromórfica em grande escala que compreende mais de 1,15 bilhão de neurônios e 128 bilhões de sinapses artificiais. A IBM tem um chip neuromórfico chamado NorthPole, que é mais eficiente em termos de energia, espaço e rápido do que qualquer chip atualmente no mercado.

    Outras empresas neuromórficas menores incluem BrainChip, SynSense e Innatera. A SpiNNcloud comercializa a computação neuromórfica desenvolvida por pesquisadores da Universidade Técnica de Dresden e da Universidade de Manchester, sob a égide do Projeto Cérebro Humano da União Europeia. Esses esforços resultaram em dois supercomputadores neuromórficos para fins de pesquisa: A máquina SpiNNaker1, localizada na Universidade de Manchester, compõe mais de um bilhão de neurônios e operacional desde 2018. Uma máquina SpiNNaker2 de segunda geração na Universidade de Dresden, que está atualmente sendo configurada, tem capacidade para emular pelo menos cinco bilhões de neurônios. Os sistemas comercialmente disponíveis oferecidos pela SpiNNcloud podem atingir um nível ainda mais elevado, de pelo menos 10 bilhões de neurônios, garante Gonzalez.

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