CASE STUDY: A IN sai mais barata do que a IA

«Em Fevereiro, a Cortical Labs, uma startup australiana, anunciou que um programador havia ensinado um de seus "computadores biológicos" - feito de 200.000 células cerebrais humanas montadas em um chip de silício - a jogar "Doom", um clássico jogo de tiro em primeira pessoa. A empresa já havia ensinado um grupo de neurónios a jogar o muito mais simples "Pong". No entanto, suas ambições são muito maiores do que os videogames. Espera que os neurónios, embalados em "computadores biológicos" supereficientes e encaixados em racks em data centers convencionais, um dia ocupem seu lugar ao lado dos chips de silício carregados de transistores que definiram a computação convencional nos últimos meio século.

No coração do sistema de Cortic está uma matriz de milhares de pequenos electrodos, sobre os quais estão os neurónios criados a partir de células-tronco retiradas de um doador humano. A matriz permite que um computador convencional capte a actividade elétrica gerada por esses neurónios e os estimule com actividade eléctrica própria. Os neurónios são mantidos vivos até seis meses por tubos e bombas que fornecem oxigênio e nutrientes, e removem resíduos celulares como o dióxido de carbono. Tudo está embalado em uma caixa projetada para caber nos racks padrão de servidores usados em data centers comerciais.

Os neurónios oferecem várias vantagens em relação à electrónica na computação, diz Hon Weng Chong, chefe da Cortical. Eficiência é uma delas. Modelos modernos de inteligência artificial consomem energia em milhões de watts. Esse consumo de energia tornou-se uma das maiores barreiras ao crescimento do sector. Os neurónios, por outro lado, consomem pouca energia: um cérebro humano típico, composto por quase 90 bilhões deles, consome cerca de 20 watts.

Sofisticação é outra. Os transistores de que são construídos os computadores são pequenos interruptores que podem estar em dois estados: ligado ou desligado. Os neurónios são mais complexos. O comportamento deles depende de vários factores, incluindo a voltagem através da membrana celular e de quanto tempo não recebem sinais de outros neurónios. Arquitecturas de computadores existentes também armazenam informações em locais distantes do processamento real. A Micron, grande fabricante de chips de memória, estima que até metade do orçamento energético de um processador de IA convencional é gasto para transferir dados. Também causa engarrafamentos, pois os dados são trocados de um lado para o outro. Cérebros misturam dados e processamento lado a lado, minimizando tais questões logísticas.»

Why a startup is teaching human brain cells to play “Doom”