A inteligência synthetic transformou a forma como vivemos, alimentando ferramentas e serviços dos quais dependemos diariamente. Dos chatbots aos dispositivos inteligentes, a maior parte deste progresso vem da IA digital. É incrivelmente poderoso, processando grandes quantidades de dados para fornecer resultados impressionantes. Mas esse poder tem um custo significativo: o uso de energia. A IA digital exige enorme poder computacional, consumindo energia significativa e gerando calor. À medida que os sistemas de IA crescem, esta carga energética torna-se mais difícil de ignorar.
A IA analógica pode ser a resposta. Ao trabalhar com sinais contínuos, promete um caminho mais eficiente e sustentável. Vamos explorar como isso poderia resolver esse desafio crescente.
O problema energético na IA digital
Cada vez que você interage com um chatbot ou transmite uma playlist baseada em recomendações, em algum lugar há um computador processando dados. Para sistemas digitais de IA, isso significa processar bilhões ou até trilhões de números. Esses sistemas usam o que é conhecido como código binário – 1s e 0s – para representar e manipular dados. É um método testado e comprovado, mas consome muita energia.
Modelos de IA, especialmente os complexos, demanda enormes quantidades de poder computacional. Por exemplo, modelos de aprendizagem profunda envolvem a execução de cálculos em grandes conjuntos de dados durante dias, às vezes semanas. Uma única sessão de treinamento pode consumir tanta eletricidade quanto um cidade inteira em um dia. E isso é apenas treinamento. Depois que esses modelos são implantados, eles ainda precisam de energia para realizar tarefas como reconhecimento de fala, recomendação de filmes ou controle de robôs.
A energia consumida não desaparece simplesmente. Transforma-se em calor. É por isso que você encontrará sistemas de refrigeração gigantescos em information facilities. Esses sistemas evitam o superaquecimento do {hardware}, mas adicionam outra camada de consumo de energia. É um ciclo que está se tornando insustentável.
Os sistemas de IA também precisam agir rapidamente porque treiná-los exige muitas tentativas e experimentos. Cada etapa testa diferentes configurações, designs ou dados para descobrir o que funciona melhor. Este processo pode demorar muito se o sistema estiver lento. O processamento mais rápido acelera essas etapas, ajudando os pesquisadores a ajustar modelos, corrigir problemas e prepará-los para uso no mundo actual com mais rapidez.
Mas os sistemas digitais não são construídos naturalmente para esse tipo de velocidade. O desafio está na forma como eles lidam com os dados. As informações devem mover-se constantemente entre a memória (onde são armazenadas) e os processadores (onde são analisadas). Esse vaivém cria gargalos, tornando as coisas mais lentas e consumindo ainda mais energia.
Outro desafio é que os sistemas digitais são naturalmente construídos para lidar com tarefas uma de cada vez. Esse processamento sequencial torna as coisas mais lentas, especialmente com as enormes quantidades de dados com os quais os modelos de IA precisam trabalhar. Processadores como GPUs e TPUs ajudaram ao permitir o processamento paralelo, onde muitas tarefas são executadas simultaneamente. Mas mesmo esses chips avançados têm seus limites.
A questão se resume a como a tecnologia digital melhora. Baseia-se em comprimir mais transistores em chips cada vez menores. Mas à medida que os modelos de IA crescem, ficamos sem espaço para fazer isso. Os chips já são tão pequenos que torná-los menores é cada vez mais caro e mais difícil de alcançar. E chips menores trazem seu próprio conjunto de problemas. Eles geram mais calor e desperdiçam energia, dificultando o equilíbrio entre velocidade, potência e eficiência. Os sistemas digitais estão começando a bater num muro e as crescentes demandas da IA estão tornando mais difícil acompanhá-los.
Por que a IA analógica pode ser a solução
IA analógica traz uma nova maneira de resolver os problemas energéticos da IA digital. Em vez de depender de 0s e 1s, utiliza sinais contínuos. Isso está mais próximo de como funcionam os processos naturais, onde a informação flui suavemente. Ao pular a etapa de conversão de tudo em binário, a IA analógica usa muito menos energia.
Um de seus maiores pontos fortes é combinar memória e processamento em um só lugar. Os sistemas digitais movem dados constantemente entre a memória e os processadores, o que consome energia e gera calor. A Analog AI faz cálculos exatamente onde os dados são armazenados. Isto economiza energia e evita os problemas de calor que os sistemas digitais enfrentam.
Também é mais rápido. Sem todo o movimento de ida e volta de dados, as tarefas são realizadas mais rapidamente. Isso torna a IA analógica uma ótima opção para coisas como carros autônomos, onde a velocidade é crítica. Também é ótimo para lidar com muitas tarefas ao mesmo tempo. Os sistemas digitais lidam com tarefas uma por uma ou precisam de recursos extras para executá-las em paralelo. Os sistemas analógicos são construídos para multitarefa. Chips neuromórficosinspirados no cérebro, processam informações em milhares de nós simultaneamente. Isso os torna altamente eficientes para tarefas como reconhecimento de imagens ou fala.
A IA analógica não depende da redução dos transistores para melhorar. Em vez disso, utiliza novos materiais e designs para lidar com cálculos de maneiras únicas. Alguns sistemas até usam luz em vez de eletricidade para processar dados. Esta flexibilidade evita os limites físicos e técnicos que a tecnologia digital enfrenta.
Ao resolver os problemas de energia e eficiência da IA digital, a IA analógica oferece uma maneira de continuar avançando sem esgotar recursos.
Desafios com IA analógica
Embora a IA analógica seja muito promissora, ela tem seus desafios. Um dos maiores obstáculos é a confiabilidade. Ao contrário dos sistemas digitais, que podem facilmente verificar a precisão das suas operações, os sistemas analógicos são mais propensos a ruídos e erros. Pequenas variações na tensão podem levar a imprecisões e é mais difícil corrigir esses problemas.
A fabricação de circuitos analógicos também é mais complexa. Como eles não operam com estados simples de ligado-desligado, é mais difícil projetar e produzir chips analógicos com desempenho consistente. Mas os avanços na ciência dos materiais e no design de circuitos estão começando a superar esses problemas. Os memristores, por exemplo, estão se tornando mais confiáveis e estáveis, tornando-os uma opção viável para IA analógica.
O resultado remaining
A IA analógica pode ser uma maneira mais inteligente de tornar a computação mais eficiente em termos energéticos. Ele combina processamento e memória em um só lugar, funciona mais rápido e executa várias tarefas ao mesmo tempo. Ao contrário dos sistemas digitais, ele não depende do encolhimento de chips, o que está se tornando cada vez mais difícil de fazer. Em vez disso, utiliza designs inovadores que evitam muitos dos problemas energéticos que vemos hoje.
Ainda existem desafios, como manter a precisão dos sistemas analógicos e tornar a tecnologia confiável. Mas com melhorias contínuas, a IA analógica tem potencial para complementar ou mesmo substituir sistemas digitais em algumas áreas. É um passo emocionante para tornar a IA poderosa e sustentável.
