Os pesquisadores chineses da Universidade Tsinghua desenvolveram um chip fotoeletrônico totalmente analógico que pode processar tarefas computacionais de visão com maior velocidade e eficiência energética do que os chips existentes.
As descobertas da equipe de pesquisa, que fornecem uma alternativa às tecnologias existentes baseadas na conversão analógico-digital, foram publicadas na revista Nature.
Sinais analógicos e digitais são dois tipos de sinais que transportam informações. Os sinais analógicos variam continuamente, como acontece com os raios de luz que formam uma imagem, enquanto os sinais digitais são não contínuos, como acontece com os números binários.
Em tarefas de computação baseadas em visão, como reconhecimento de imagens e detecção de objetos, os sinais do ambiente são analógicos e precisam ser convertidos em sinais digitais para processamento por redes neurais de inteligência artificial (IA), sistemas treinados para reconhecer padrões e relações em um conjunto de dados. No entanto, a conversão analógico-digital consome tempo e energia, limitando a velocidade e a eficiência do desempenho da rede neural. A computação fotônica, que utiliza sinais de luz analógicos, é uma das abordagens mais promissoras para resolver o problema.
No novo estudo, os pesquisadores projetaram um processador fotoeletrônico integrado para aproveitar as vantagens tanto da luz, na forma de fótons, quanto dos elétrons, encontrados nas correntes elétricas, de forma totalmente analógica. O resultado é chamado de "chip totalmente analógico que combina computação eletrônica e fotônica", ou ACCEL (sigla em inglês).
"Maximizamos as vantagens da luz e da eletricidade sob sinais totalmente analógicos, evitando as desvantagens da conversão analógico-digital e quebrando o gargalo do consumo de energia e da velocidade", disse Fang Lu, pesquisador da equipe da Tsinghua.
Os testes mostraram que o ACCEL é capaz de reconhecer e classificar objetos com um grau de precisão comparável ao das redes neurais digitais. Além disso, ele classifica imagens em alta resolução de diversos cenários da vida cotidiana mais de 3 mil vezes mais rápido e com 4 milhões de vezes menos consumo de energia do que uma GPU (unidade de processamento gráfico) mais avançada.
Uma revisão dos editores da Nature disse que a equipe minimizou a necessidade de conversores analógico-digitais energeticamente caros. "Esta abordagem nova e pragmática sobre o hardware de inteligência artificial, que é altamente eficiente em termos energéticos, aproveita ao máximo as tecnologias de computação eletrônica e fotônica", afirmou.
Fang observou que a vantagem do consumo de energia ultrabaixo ajudará a melhorar o problema de aquecimento do dimensionamento de chips e tem o potencial de trazer avanços na concepção futura de chips.
Dai Qionghai, diretor da Escola de Ciência e Tecnologia da Informação da Universidade Tsinghua, assinalou que a equipe desenvolveu um protótipo de chip e trabalhará para fabricar um chip de IA de uso geral para uma esfera mais ampla de aplicações.
