IE, 27/03/2023
Por Jijo Malayil
Contra a arquitetura convencional, o novo dispositivo permite que o processamento ocorra dentro do armazenamento de um sistema.
O advento do ChatGPT tornou a Inteligência Artificial (IA) aliada a um modelo de linguagem acessível e prática para tarefas diárias, incluindo redação de artigos, tradução, codificação e muito mais, tudo por meio de interações baseadas em perguntas e respostas.
O lançamento disruptivo do produto da OpenAI criou ondas no setor, com gigantes da tecnologia como Google e Microsoft lutando para manter sua posição no mercado lançando seus modelos incompletos com inteligência artificial.
Os sistemas de IA contam com suas capacidades de aprendizado profundo, exigindo treinamento extensivo para eliminar erros, resultando em frequentes transferências de dados entre a memória e os processadores. Restringindo novos avanços, a arquitetura de computador convencional separa a computação de informações de seu armazenamento, levando a um maior consumo de energia e atraso nos cálculos de IA.
Para enfrentar esse desafio, uma equipe de pesquisadores da Pohang University of Science and Technology (POSTECH), na Coreia do Sul, utilizou tecnologias de semicondutores para desenvolver um dispositivo de alto desempenho feito de óxido de índio-gálio-zinco (IGZO), um semicondutor de óxido amplamente utilizado em OLED. O dispositivo é reivindicado como sendo capaz de oferecer alto desempenho e eficiência de energia.
O estudo sobre a pesquisa foi publicado na revista Advanced Electronic Materials.
O material oferece cálculos na memória responsável pelo armazenamento de dados
O requisito de tarefas de IA altamente exigentes para que o processamento ocorra dentro do armazenamento é atendido com a utilização do IGZO. De acordo com a equipe, os sistemas semicondutores anteriores eram limitados em atender a todos os requisitos, como programação linear e simétrica e uniformidade, para melhorar a precisão da IA.
Um extenso estudo da equipe provou que, quando o IGZO foi usado como material-chave para cálculos de IA, ele forneceu uniformidade, durabilidade e precisão de computação. O IGZO consiste em "quatro átomos em uma proporção fixa de índio, gálio, zinco e oxigênio e possui excelente mobilidade eletrônica e propriedades de corrente de fuga, que o tornaram um backplane do display OLED", disse um comunicado à mídia.
O material permitiu aos pesquisadores desenvolver um novo dispositivo de sinapse composto por dois transistores interligados por meio de um nó de armazenamento. De acordo com a equipe, o controle da taxa de carga e descarga do nó permitiu que o semicondutor de IA atendesse às diversas métricas de desempenho necessárias para um desempenho de alto nível.
Além disso, a inclusão de tais dispositivos em um sistema de IA de larga escala requer que a corrente de saída dos dispositivos sinápticos seja minimizada. A equipe confirmou a "possibilidade de utilizar os isoladores de película ultrafina dentro dos transistores para controlar a corrente, tornando-os adequados para IA em larga escala".
Testes com dispositivo sináptico forneceram uma precisão de 98%
Um modelo de linguagem IA foi executado usando o dispositivo para treinar e classificar dados manuscritos, atingindo uma taxa de precisão de mais de 98%, provando sua capacidade de alimentar sistemas IA de alta precisão no futuro.
“O significado da conquista da minha equipe de pesquisa é que superamos as limitações das tecnologias convencionais de semicondutores de IA que se concentravam apenas no desenvolvimento de materiais”, disse o professor Yoonyoung Chung, principal autor do estudo. A equipe conseguiu obter características de programação linear e simétrica empregando sua nova estrutura para um dispositivo sináptico. “Assim, nosso desenvolvimento e aplicação bem-sucedidos dessa nova tecnologia de semicondutores de IA mostram um grande potencial para melhorar a eficiência e a precisão da IA”, disse Yoonyoung.
Abstrato
Este trabalho apresenta um dispositivo analógico de sinapse neuromórfica constituído por dois transistores semicondutores de óxido para redes neurais de alta precisão. Um dos dois transistores controla o peso sináptico carregando ou descarregando o nó de armazenamento, o que leva a uma mudança de condutância no outro transistor. O peso programado é mantido por mais de 300 s, pois os elétrons no nó de armazenamento são bem preservados devido à corrente de desligamento extremamente baixa do transistor de óxido. Comportamentos sinápticos ideais são alcançados utilizando propriedades superiores de transistores de óxido, como uma alta relação liga/desliga, baixa corrente de desligamento e uniformidade de grande área. Para melhorar ainda mais o desempenho sináptico, o tratamento de monocamada automontada é aplicado para reduzir a condutância do transistor. A redução da corrente reduz o consumo de energia, e a corrente desligada reduzida melhora as características de retenção. Não há diminuição perceptível na precisão da rede neural simulada, mesmo quando a variação medida de dispositivo para dispositivo é intencionalmente aumentada em 200%, indicando a possibilidade de operação de grande matriz com o dispositivo de sinapse.
Fonte:https://interestingengineering.com/innovation/brain-for-ai-using-oled-tv-materials
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