Inteligência nas coisas: redes neurais otimizadas transformam IoT em dispositivos mais inteligentes

São PauloInteligência artificial (IA) e a Internet das Coisas (IoT) estão avançando rapidamente e podem ser combinadas para aprimorar tecnologias. No entanto, aplicar IA em dispositivos IoT é desafiador, pois esses dispositivos não possuem muito poder de processamento ou memória. Redes neurais artificiais (ANNs) são eficazes, mas demandam muitos recursos. Os pesquisadores Professor Takayuki Kawahara e o Sr. Yuya Fujiwara, da Universidade de Ciência de Tóquio, estão desenvolvendo redes neurais binarizadas (BNNs), que podem auxiliar na utilização eficiente de IA nesses dispositivos sem comprometer o desempenho.

BNNs são projetadas para usar menos poder computacional ao empregar pesos e ativações binários. Kawahara e Fujiwara aperfeiçoaram isso com um novo método de treinamento chamado Ternarized Gradient BNN (TGBNN), que utiliza gradientes de três níveis durante o treinamento, mas mantém os pesos e ativações binários. Essa técnica é inovadora por várias razões.

Aprimorando técnicas de Estimador de Passagem Direta (STE), este método promove um controle mais eficaz da retropropagação de gradientes. Ele também utiliza portas lógicas XNOR baseadas em junções de túnel magnéticas para um armazenamento de memória mais eficiente. Além disso, implementa uma abordagem probabilística para atualização de parâmetros, empregando células MRAM para gerenciar dados de forma mais eficaz.

Avanços tecnológicos tornam dispositivos de borda mais inteligentes e aumentam sua capacidade de aprendizado e adaptação ao longo do tempo. A configuração computação-na-memória (CiM) desenvolvida utiliza menos espaço e energia nos circuitos. Ela realiza cálculos diretamente em componentes de memória, ao invés de usar processadores convencionais. Células de MRAM, que utilizam torque de spin-órbita e anisotropia magnética controlada por tensão, oferecem uma maneira mais compacta e eficiente em termos de energia para armazenar e atualizar dados.

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Inovação Transformadora na Internet das Coisas

Essa inovação traz um grande impacto. Dispositivos de IoT podem operar de forma autônoma, realizando tarefas complexas como reconhecer imagens ou analisar dados sem depender continuamente da nuvem. Isso pode ser útil em áreas como a saúde, onde dispositivos vestíveis fornecem feedback imediato aos usuários, ou na automação residencial, onde as casas inteligentes podem se tornar mais intuitivas e responsivas.

A combinação de inteligência artificial e tecnologia de borda torna-se crucial à medida que os sistemas de IoT se expandem. O trabalho de Kawahara e Fujiwara demonstra como futuros dispositivos de borda poderão participar ativamente em redes inteligentes, em vez de apenas coletar dados. A pesquisa deles é um passo importante para criar um mundo de IoT mais eficiente e sustentável, onde os dispositivos operam de forma integrada.