Computadores

Por Filipe Garrett, para o TechTudo


O Pohoiki Beach é o novo sistema da Intel composto de 64 processadores Loihi que, unidos, são capazes de simular o funcionamento de oito milhões de neurônios. A empresa resolveu tornar o supercomputador público para que desenvolvedores e pesquisadores tenham acesso à ferramenta e comecem a desenvolver aplicações e cenários em ele possa ser útil. Criado a partir dos conceitos de computação neuromórfica, a máquina dá conta de problemas de inteligência artificial mil vezes mais rápido e de forma dez mil vezes mais eficiente do que CPUs convencionais.

Do ponto de vista técnico, o Pohoiki é formado por 64 processadores Loihi, cada um deles tem 128 núcleos, 130 mil neurônios e é capaz de fazer 1,3 milhão de sinapses. Com um total de 8 milhões de neurônios, o computador teria, mais ou menos, a mesma quantidade de células do que o cérebro de um sapo.

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Computador da Intel aplica conceito neuromórfico e tem 8 milhões de neurônios eletrônicos — Foto: Divulgação/Intel Computador da Intel aplica conceito neuromórfico e tem 8 milhões de neurônios eletrônicos — Foto: Divulgação/Intel

Computador da Intel aplica conceito neuromórfico e tem 8 milhões de neurônios eletrônicos — Foto: Divulgação/Intel

Computação neuromórfica é uma área da ciência da computação que estuda o desenvolvimento de computadores que funcionem de forma análogos ao cérebro biológico. Assim, eles podem ser mais rápidos e eficientes no processamento de um grande volume de dados de forma simultânea. Para isso, essas máquinas abandonam alguns conceitos convencionais em sistemas comuns, como clock interno da CPU e processamento sequencial. Os sistemas simulam o comportamento de neurônios e podem dar conta de instruções fora de ordem e em paralelo.

Além disso, eles consomem menos energia do que os computadores tradicionais, questão fundamental para a integração de inteligência artificial em dispositivos e equipamentos portáteis. Segundo a Universidade de Waterloo, no Canadá, um processador Loihi consome até 109 vezes menos energia do que uma GPU convencional.

Entre os usos mais interessantes dessa tecnologia, está a criação de uma nova geração de membros protéticos, que se adaptam ao usuário, aprendem com suas rotinas e se ajustam melhor às necessidades do portador. Outros cenários em estudo envolvem aplicações de IA que são extremamente sensíveis ao processamento de grandes quantidades de dados o tempo todo, como direção autônoma em veículos e até mesmo a criação de percepção sensorial de tato em robôs.

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