São Paulo — A IBM está trabalhando num sistema, que integra software e hardware, que será capaz não apenas de analisar informações complexas em tempo real, mas também de aprender com os resultados. Nele, novas ligações serão feitas a cada nova informação adquirida, e as experiências anteriores são utilizadas para elaborar a próxima ação.

Basicamente, um sistema como esse reconhece rostos, lembra-se de ações passadas e sente as variações do ambiente por meio de sensores. Tudo isso, ao mesmo tempo. Essa é a meta do projeto Synapse (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics), desenvolvido pela IBM Research. O grupo busca recriar as sinapses do cérebro por meio de algoritmos e circuitos de silício. As sinapses são as estruturas responsáveis por transmitir o impulso nervoso de um neurônio ao outro.

Protótipos

Hoje, a empresa anunciou a conclusão da primeira fase do empreendimento: dois chips experimentais, feitos para similar a percepção, ação e cognição do cérebro. Embora não contenham elementos biológicos, os chamados chips neuro-sinápticos possuem circuitos inspirados na neurobiologia. Cada um conta com 256 “neurônios” digitais. Um dos chips contém 262.144 sinapses programáveis. O outro tem 65.536 desses elementos.

Os dois protótipos foram construídos na unidade da IBM em Fishkill, em Nova York, e estão sendo testado nos laboratórios de Yorktown Heights (NY) e San José, na Califórnia. Até agora, já demonstraram habilidade em tarefas simples, como navegação, visão, reconhecimento de padrões, memória e classificação de objetos.

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Esses chips são a base do que a IBM imagina como futuro da informática: a computação cognitiva. Os sistemas construídos com eles não serão programados da mesma forma que os atuais. Eles devem aprender por meio das experiências, encontrando correlações e criando hipóteses – como faz o cérebro.

O robô controla o estoque

A meta do Synapse é criar um chip com 10 bilhões de neurônios e trilhões de sinapses, que consuma menos de um quilowatt de energia e ocupe menos de dois litros de volume. O sistema não apenas analisaria informações complexas recebidas de sensores variados, mas interagiria esses dados de forma adequada.

Por exemplo, um supermercado poderia usar um sistema cognitivo a monitorar seu estoque. Medindo temperatura, textura e odor dos alimentos, ele conseguiria registrar (e aprender) quais estão ou não estragados.

Com o fim da fase 1, a IBM Research e as universidades que são parceiras no projeto (Columbia, Cornell, Universidade da California em Merced e Universidade de Wisconsin em Madison) receberam US$ 21 milhões do governo americano para desenvolver a fase 2. O objetivo final – ainda distante – é fazer com que os computadores deixem de ser “grandes calculadoras” para que passem a ser sistemas com capacidade de aprendizado.