O Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coréia (KAIST) desenvolveu um memristor de auto-aprendizado que replica as sinapses do cérebro humano, avançando a eficiência da computação da IA e o processamento local.
Memristores, ou “resistores de memória”, são apontados como os melhores candidatos para imitar sinapses em computadores neuromórficos. O mais recente desenvolvimento de Kaist supera as tentativas anteriores, oferecendo uma replicação aprimorada de sinapse. Esse avanço pode permitir que a IA opere localmente, aumentando a eficiência energética e a melhoria das tarefas ao longo do tempo.
Em 1971, Leon Chua teorizou a existência de um quarto elemento de computação fundamental – um memristor. Esse componente pode armazenar dados mesmo quando desligado, formando a base da computação neuromórfica. Os Memristores podem lidar com armazenamento de dados e computação simultaneamente, semelhante ao cérebro humano. Desde sua descoberta em 2008, os pesquisadores em todo o mundo têm refinado os recursos do Memristor para criar computadores semelhantes ao cérebro.
Em janeiro de 2025, a Kaist anunciou um memristor que corrige os erros e aprende com eles, resolvendo tarefas neuromórficas anteriormente desafiando. Por exemplo, este chip pode separar imagens em movimento dos fundos durante o processamento de vídeo e melhora com o tempo. O avanço foi detalhado em Nature Electronics.
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Kaist afirma que este memristor permite o processamento local da IA, ignorando a dependência de servidores em nuvem e aprimorando a privacidade e a eficiência energética. Os pesquisadores Hakcheon Jeong e Seungjae Han compararam esse sistema a um espaço de trabalho inteligente, onde todas as tarefas ocorrem em um local único e eficiente.
A Kaist também desenvolveu o primeiro chip de supercondutor de IA, que funciona em velocidades ultra-altas com o mínimo de consumo de energia. Mimando a eficiência do cérebro, este chip realiza um bilhão de operações por segundo usando apenas 20 watts de energia.
Memristores aprimorados nos movem em direção a um cérebro em um chip, acelerando o desenvolvimento da IA e potencialmente se aproximando da singularidade tecnológica. No entanto, alcançar a verdadeira inteligência humana na IA continua sendo um desafio complexo.
Embora o hype em torno da singularidade tecnológica possa ser um pouco exagerado, o supercondutor da AI de Kaist está focado na eficiência e velocidade energética, mostrando uma praticidade que poderia impulsionar as aplicações do mundo real muito antes de atingirmos o território da Skynet.
Sob o teto de cerejeira do hype do Memristor, a habilidade de Kaist opera localmente, o que afasta o pêndulo ético do controle da nuvem central. Se isso se tornar a norma, as empresas que precisam alavancar a IA poderão bifurcar suas operações longe do controle de grandes nuvens.
A carne real está em separar imagens em movimento de fundos estáticos-uma tarefa menor no papel, mas crucial em aplicações do mundo real, como navegação por veículos e drones. Essa tarefa costumava ser um teste rigoroso para chips neuromórficos, mas a mais nova técnica de Kaist está pronta que está pronta para o palco principal.
