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O que é computação neuromórfica?

Descubra os conceitos básicos da computação neuromórfica, o paradigma de computação da próxima geração que promete resolver as limitações atuais da IA.
Actualizado 31 de jan. de 2025  · 8 min de leitura

Inovação é a busca por novas formas científicas de resolver ou melhorar as limitações das tecnologias de ponta. Se observarmos o estado atual da IA, ela é extremamente poderosa e capaz de fazer coisas que, há poucos anos, pareciam impossíveis. No entanto, muitos desses sistemas são ineficientes e consomem muitos recursos. 

Como explicamos em um artigo separado sobre IA sustentável, o treinamento e a execução de sistemas modernos de IA exigem enormes quantidades de eletricidade, água e recursos, resultando em um aumento rápido da pegada ambiental. Diante desse cenário, não é de surpreender que Sam Altman, CEO da OpenAI, a empresa por trás do ChatGPT e de outros modelos bem-sucedidos de IA generativa, tenha declarado que o futuro da IA depende de avanços energéticos.

Entretanto, enquanto aguardamos o tão esperado advento de novas fontes de energia (limpa), os pesquisadores estão procurando novas maneiras de reduzir a conta de energia das atuais tecnologias de IA por meio de abordagens de computação novas e mais eficientes.

É aqui que entra a computação neuromórfica. A computação neuromórfica é uma abordagem à computação inspirada na estrutura e na função do cérebro humano. Isso implica uma mudança de paradigma que simula as estruturas e funções neurais e sinápticas do cérebro para processar informações. O objetivo é criar novos sistemas de IA que vão além dos modelos atuais de aprendizagem profunda em termos de recursos e eficiência.

Este artigo contará tudo o que você precisa saber para começar no empolgante e promissor campo da computação neuromórfica. Abordaremos os conceitos básicos desse paradigma de computação, suas principais aplicações, bem como suas vantagens e desafios.

O que é computação neuromórfica?

A computação neuromórfica é uma abordagem revolucionária para projetar hardware e software que imita o cérebro humano, oferecendo uma alternativa mais eficiente e sustentável à computação tradicional para alimentar sistemas avançados de IA.

As últimas décadas testemunharam um aprimoramento contínuo dos recursos dos computadores. De simples calculadoras a sistemas complexos que aproveitam o poder da IA e do aprendizado de máquina para prever todos os tipos de eventos com precisão sem precedentes e gerar conteúdo (por exemplo, ChatGPT), a evolução dos computadores nos diz muito sobre a sociedade moderna e como chegamos até aqui.

No entanto, os computadores modernos estão atingindo seus limites. Com o aumento da IA, as abordagens atuais de computação se mostraram ineficientes, lentas e consomem muita energia. A quantidade de recursos necessários para tornar os sistemas de IA onipresentes é indiscutivelmente excessiva e difícil de arcar do ponto de vista ambiental. 

A computação neuromórfica é uma nova abordagem que tenta lidar com as limitações das máquinas atuais. Apesar de o termo não ser novo (ele remonta à década de 1980, quando os pesquisadores Misha Mahowald e Carver Mead desenvolveram a primeira retina e cóclea de silício e os primeiros neurônios e sinapses de silício que foram pioneiros no paradigma da computação neuromórfica), ele está ganhando força rapidamente. 

Ele propõe uma revisão completa de como o hardware e o software são concebidos e desenvolvidos. O objetivo é projetar componentes de computador que emulem o cérebro e o sistema nervoso humanos. 

Como funciona a computação neuromórfica?

Para entender como a computação neuromórfica funciona, primeiro precisamos entender como o cérebro humano funciona. 

Em palavras simples, as funções de processamento e memória são realizadas por neurônios e sinapses. Esses neurônios e sinapses enviam e transportam informações do cérebro com velocidade quase instantânea e consumo de energia quase zero. Essas funções explicam, por exemplo, por que conseguimos distinguir rapidamente um gato de um cachorro ou parar o carro quando vemos um pedestre no meio da rua.  

A chave para nossa extraordinária capacidade de navegar pelas complexidades da realidade é que as funções de processamento e memória ocorrem no mesmo local. Isso é fundamentalmente diferente em comparação com os computadores tradicionais, que têm unidades de memória e processamento separadas. 

Embora esse design seja extremamente eficaz em operações complexas, como prever se vai chover amanhã, ele está longe de ser ideal em tarefas específicas que os seres humanos consideram fáceis, como reconhecimento de imagens, raciocínio ou caminhada.

A revolução na computação neuromórfica promete que essas tarefas serão executadas em um único chip, projetado especificamente para executar as chamadas redes neurais de spiking (SNNs), que é um tipo de rede neural artificial composta de neurônios de spiking e sinapses. Confira nosso artigo específico para descobrir o que são redes neurais em mais detalhes.

As SNNs diferem das redes neurais convencionais porque eliminam a necessidade de transferir dados entre a memória (RAM) e as unidades de processamento (CPU ou GPU). Eles também são orientados por eventos, o que significa que só processam informações quando ocorrem eventos relevantes (com base em um mecanismo de pico que se baseia em limiares para ativar os neurônios). 

Como resultado, os SNNs podem acelerar o tempo de processamento e reduzir o uso de energia envolvido. Esses ganhos em latência podem fazer uma grande diferença, principalmente em tarefas nas quais os computadores dependem de dados de sensores em tempo real, como as câmeras dos carros autônomos.

Aplicações da computação neuromórfica

A computação neuromórfica pode promover uma revolução com implicações profundas para o setor. Se as promessas de ganhos de eficiência sem precedentes se tornarem verdadeiras e se popularizarem, a computação neuromórfica poderá mudar o jogo de muitos aplicativos, acelerando seu desenvolvimento e implementação.

Abaixo, você encontra uma lista dos aplicativos mais interessantes que podem se beneficiar da computação neuromórfica.

Inteligência artificial e aprendizado de máquina

A IA é uma das tecnologias mais revolucionárias e transformadoras que já desenvolvemos. Os usos da IA são infinitos, mas, como já mencionamos, os computadores atuais não estão bem posicionados para explorar todo o potencial da IA. 

Felizmente, a computação neuromórfica oferece uma abordagem de computação inovadora que já se mostrou particularmente adequada para tarefas e problemas que exigem eficiência energética, processamento paralelo e adaptabilidade, como reconhecimento de padrões e processamento sensorial. Por exemplo, o aprendizado de máquina neuromórfico tem sido usado para reconhecer padrões em linguagem natural ou para fins de reconhecimento facial.

Veículos autônomos

Um ótimo exemplo de como a computação neuromórfica pode ser um divisor de águas em aplicativos que exigem processamento sensorial são os carros autônomos. Os fabricantes de carros autônomos usam várias câmeras e sensores inteligentes para adquirir imagens do ambiente, de modo que seus carros autônomos possam detectar objetos, marcações de pista e sinais de trânsito para dirigir com segurança. 

Graças ao seu alto desempenho e baixa latência, os computadores neuromórficos podem ajudar a aprimorar os recursos de navegação dos veículos autônomos, permitindo uma tomada de decisão mais rápida e precisa, o que é essencial para minimizar possíveis acidentes, além de permitir uma redução significativa no uso de energia. Em última análise, isso resultaria em uma vida útil prolongada da bateria dos carros.

Se você estiver interessado nos aspectos técnicos dos veículos autônomos, aqui está um projeto do DataCamp para detectar sinais de trânsito com aprendizagem profunda que pode ajudá-lo a começar no campo.

Robótica

Da mesma forma que os veículos autônomos, a computação neuromórfica é considerada uma tecnologia fundamental que levará a robótica a um novo estágio de desenvolvimento. Os novos robôs equipados com sensores neuromórficos podem ser mais adequados para enfrentar os desafios clássicos no campo, por exemplo, como possibilitar o aprendizado em tempo real e a tomada de decisões em cenários reais, levando em conta as restrições relacionadas à bateria. 

Você tem interesse em saber como as máquinas interagem com seus ambientes? Leia este artigo para saber mais sobre percepção de máquina e sensores inteligentes.

Computação de borda

Os sistemas de IA mais avançados geralmente dependem de servidores de nuvem remotos para fazer o trabalho pesado. Essa abordagem pode ser problemática para aplicativos que precisam de respostas rápidas, como carros autônomos ou dispositivos com recursos limitados. A computação de borda tenta fazer isso trazendo os recursos de IA diretamente para o próprio dispositivo.

Os avanços na computação neuromórfica provavelmente revolucionarão a computação de ponta. Graças ao baixo consumo de energia dos chips neuromórficos, os smartphones e todos os tipos de wearables inteligentes - que normalmente têm bateria de curta duração - poderão realizar muitas novas tarefas que antes exigiam muita energia. 

Vantagens da computação neuromórfica

Aqui, abordamos alguns dos motivos mais notáveis pelos quais a PwC recentemente classificou a computação neuromórfica como uma das oito tecnologias emergentes essenciais no momento

Eficiência energética

A computação neuromórfica pode ser a base para uma nova fase da computação inteligente. Os novos componentes de hardware e software se traduzirão em eficiência no processamento de dados e no consumo de energia. Essas melhorias ajudarão as empresas a reduzir os custos operacionais, desenvolver sistemas de IA mais rápidos e precisos e, com sorte, reduzir sua pegada de carbono. 

Processamento paralelo

O processamento paralelo refere-se a pegar uma tarefa de computação e dividi-la em tarefas menores em vários servidores, que então concluem essas tarefas simultaneamente e com mais rapidez. As características dos SNNs os tornam particularmente adequados para tarefas que exigem processamento paralelo, como o reconhecimento de padrões. 

Aprendizado e adaptabilidade em tempo real

Os computadores neuromórficos baseados em SNN são excelentes em termos de aprendizado e adaptabilidade em tempo real. Essa flexibilidade e versatilidade podem ser vitais em aplicativos de IA que exigem aprendizado contínuo e tomada rápida de decisões, como robôs ou veículos autônomos.

Desafios e limitações

Embora os benefícios da neuromórfica sejam claros, a tecnologia é relativamente incipiente e não está pronta para se tornar popular. Aqui estão alguns dos desafios que você terá pela frente.

Falta de padrões

Embora exista um número crescente de projetos neuromórficos, a maioria deles reside em laboratórios de pesquisa e universidades bem financiados. Isso sugere que a tecnologia ainda não está pronta para chegar ao mercado. Ainda há uma falta de padrões de hardware e software, sem os quais a escalabilidade é praticamente impossível.

Acessibilidade limitada

A falta de padrões significa basicamente que ainda não temos palavras para nomear e descrever os componentes e as propriedades dos computadores neuromórficos. Isso explica por que apenas um pequeno número de especialistas em todo o mundo está familiarizado com a computação neuromórfica. Como diz Andreea Danielescu, diretora associada do Accenture Lab:

Até mesmo para pessoas com grande experiência em IA e aprendizado de máquina. Requer amplo conhecimento em vários domínios, incluindo neurociência, ciência da computação e física

Andreea DanielescuAssociate Director at Accenture Lab

Integração com sistemas existentes

Por fim, mesmo que as promessas da tecnologia se provem verdadeiras, a sua entrada no mercado e no ecossistema tecnológico exigirá tempo e recursos. A computação neuromórfica propõe uma revisão de 180 graus no design da computação. No entanto, praticamente todos os aplicativos de aprendizagem profunda existentes são baseados em redes neurais tradicionais, que, em última análise, são baseadas em hardware tradicional. Essa situação criará dificuldades importantes na incorporação de sistemas neuromórficos às infraestruturas de computação atuais.

O futuro da computação neuromórfica

Sem uma mudança de paradigma, não teremos recursos suficientes para sustentar a revolução da IA. Daniel Bron, um consultor de tecnologia, aponta nessa direção, sugerindo o papel potencial da computação neuromórfica:

A IA não vai progredir até o ponto necessário com os computadores atuais que temos. A computação neuromórfica é muito mais eficiente na execução de IA. Isso é necessário? Não posso dizer que isso seja necessário ainda. Mas, sem dúvida, é muito mais eficiente.

Daniel BronTech Consultant

Todos no setor de IA estão cientes das limitações dos computadores atuais e buscam tecnologias inovadoras, incluindo a computação neuromórfica e a computação quântica, para reduzir os custos e aumentar os lucros. É por isso que se espera que o tamanho do mercado global de computação neuromórfica cresça 20% nos próximos cinco anos.

Em médio prazo, podemos esperar o desenvolvimento de computadores híbridos convencionais com novos chips neuromórficos que melhorarão o desempenho dos aplicativos de IA atuais. A longo prazo, a combinação da computação neuromórfica e da computação quântica pode nos levar a uma era completamente nova da computação.

Conclusão

A computação neuromórfica é uma das principais tecnologias emergentes em 2025, e vale a pena acompanhar os últimos desenvolvimentos do setor. Nesse meio tempo, a DataCamp continuará trabalhando para oferecer os melhores e mais criteriosos cursos e materiais. Aqui estão alguns recursos para ajudar você em sua jornada de aprendizado:

Perguntas frequentes sobre computação neuromórfica

O que é uma rede neural de picos?

Uma rede neural de pico (SNN) é um tipo de rede neural artificial que imita a estrutura e a função dos neurônios no cérebro humano.

Quais são as principais limitações das redes neurais atuais?

Os últimos desenvolvimentos em IA mostraram os limites dos computadores modernos, que são extremamente ineficientes, lentos e consomem muita energia para executar tarefas complexas.

Quais são as principais aplicações da computação neuromórfica?

Algumas das aplicações mais promissoras da computação neuromórfica são IA, veículos autônomos, robótica e computação de ponta.

Quais são os desafios da computação neuromórfica?

Alguns dos desafios mais urgentes da computação neuromórfica são a falta de padrões, a acessibilidade limitada e os problemas de integração com as tecnologias existentes.


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Javier Canales Luna
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Sou analista de dados freelancer, colaborando com empresas e organizações em todo o mundo em projetos de ciência de dados. Também sou instrutor de ciência de dados com mais de 2 anos de experiência. Escrevo regularmente artigos relacionados à ciência de dados em inglês e espanhol, alguns dos quais foram publicados em sites consagrados, como DataCamp, Towards Data Science e Analytics Vidhya Como cientista de dados com formação em ciência política e direito, meu objetivo é trabalhar na interação de políticas públicas, direito e tecnologia, aproveitando o poder das ideias para promover soluções e narrativas inovadoras que possam nos ajudar a enfrentar desafios urgentes, como a crise climática. Eu me considero uma pessoa autodidata, um aprendiz constante e um firme defensor da multidisciplinaridade. Nunca é tarde demais para aprender coisas novas.

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