Cientistas estão se preparando para ligar computador destinado a simular todo o cérebro humano

TB, 13/12/2023 

Por Victor Tangermann 

"Se você está tentando entender o cérebro, este será o hardware para fazer isso".

Tempestade cerebral

Pesquisadores da Western Sydney University, na Austrália, se uniram às gigantes da tecnologia Intel e Dell para construir um enorme supercomputador destinado a simular redes neurais na escala do cérebro humano.

Eles dizem que o computador, apelidado de DeepSouth, é capaz de emular redes de neurônios em picos a uma velocidade impressionante de 228 trilhões de operações sinápticas por segundo, o que equivale à taxa estimada em que o cérebro humano completa as operações.

Dispositivo semicondutor neuromórfico atinge a maior taxa de reconhecimento de padrões de escrita à mão do mundo

TX, 20/02/2023 

Uma equipe de pesquisa liderada pelo Dr. Yong-hun Kim e Dr. Jeong-Dae Kwon desenvolveu com sucesso o primeiro dispositivo semicondutor neuromórfico do mundo com alta densidade e alta confiabilidade, desenvolvendo uma película fina de materiais de bateria de íons de lítio. Eles conseguiram isso produzindo íons de lítio ultrafinos, um material-chave das baterias de íons de lítio que estiveram no centro das atenções recentemente, e combinando-o com nanomateriais bidimensionais. A equipe de pesquisa é da Divisão de Materiais de Superfície e Nano do Instituto Coreano de Ciência de Materiais (KIMS).

Eletrônicos semelhantes à pele podem monitorar (você) "sua saúde" continuamente: wearables

TX, 16/11/2022 

Por Joseph E Harmon

Novos eletrônicos vestíveis combinados com inteligência artificial podem transformar a triagem de problemas de saúde.

Eletrônicos flexíveis e vestíveis estão entrando no uso diário e todo o seu potencial ainda precisa ser realizado. Em breve, essa tecnologia poderá ser usada para sensores médicos de precisão presos à pele, projetados para realizar monitoramento e diagnóstico de saúde. Seria como ter um centro médico de alta tecnologia à sua disposição.

Engenheiros desenvolvem dispositivo semicondutor sináptico artificial de alto desempenho e alta confiabilidade

TX, 20/09/2022 

Por CNPCT 

A tecnologia de sistema de computação neuromórfica que imita o cérebro humano deve superar a limitação do consumo excessivo de energia, que é característica do método de computação de von Neumann existente. Um dispositivo de sinapse artificial analógico de alto desempenho capaz de expressar a força da conexão de sinapse é necessário para implementar um dispositivo semicondutor que usa um método de transmissão de informações cerebrais. Este método usa sinais transmitidos entre neurônios quando um neurônio gera um sinal de pico.

No entanto, com dispositivos convencionais de memória variável de resistência amplamente utilizados como sinapses artificiais, à medida que o filamento cresce com resistência variável, o campo elétrico aumenta, causando um fenômeno de feedback, resultando em crescimento rápido do filamento. Portanto, é um desafio implementar a plasticidade mantendo a variação de resistência analógica (gradual) em relação ao tipo de filamento.

Perceptron: IA que ilumina a lua, improvisa gramática e ensina robôs a andar como humanos

YF, 14/09/2022 - Com TechCrunch 

Por Devin Coldewey e Kyle Wiggers 

A pesquisa no campo de aprendizado de máquina e IA, agora uma tecnologia-chave em praticamente todos os setores e empresas, é volumosa demais para que qualquer um leia tudo. Esta coluna,  Perceptron, tem como objetivo coletar algumas das descobertas e artigos recentes mais relevantes – particularmente, mas não se limitado a, inteligência artificial – e explicar por que eles são importantes.

Nas últimas semanas, os cientistas desenvolveram um algoritmo para descobrir detalhes fascinantes sobre as crateras de asteróides mal iluminadas - e em alguns casos escuras como breu. Em outros lugares, pesquisadores do MIT treinaram um modelo de IA em livros didáticos para ver se ele poderia descobrir de forma independente as regras de um idioma específico. E equipes da DeepMind e da Microsoft investigaram se os dados de captura de movimento poderiam ser usados ​​para ensinar robôs a realizar tarefas específicas, como caminhar.