Avanços na Computação Hiperdimensional: Uma Nova Fronteira para a Inteligência Artificial

Computação Hiperdimensional

A computação hiperdimensional (HDC) é um novo paradigma de computação inspirado pela atividade neural no cérebro humano e está sendo estudado como um método potencialmente mais eficaz para o desenvolvimento de sistemas de IA. Em comparação com as redes neurais artificiais, a HDC é projetada para ser mais robusta contra ruído e para lidar eficazmente com padrões ruidosos, características que se assemelham ao sistema nervoso humano. Ela é capaz de detectar, armazenar, vincular e desvincular padrões ruidosos, tornando-a adequada para lidar com dados ruidosos e imprecisos.

Eman Hasan, estudante da Universidade Khalifa, está investigando outra metodologia de computação de IA chamada ‘computação hiperdimensional’, que pode levar os sistemas de IA um passo mais perto da cognição humana.

Os vetores HDC podem ser tolerantes a erros, o que os torna úteis para aplicações de computação aproximada. Isso ocorre porque a estrutura dos vetores HDC permite que um valor de bit seja independente de sua localização na sequência de bits, tornando-os extremamente robustos contra ruído.

A HDC é centrada na memória, o que a torna capaz de realizar cálculos complexos enquanto requer menos energia de computação. Isso pode ser especialmente útil para a computação de ponta, que se refere à computação feita na fonte de dados ou próximo a ela. Isso é relevante para uma variedade crescente de dispositivos, incluindo veículos autônomos, onde os cálculos precisam ser feitos imediatamente e no ponto de coleta de dados, em vez de depender da computação na nuvem em um data center.

“Em um vetor HD, podemos representar os dados de forma holística, o que significa que o valor de um objeto é distribuído entre muitos pontos de dados”, explicou Hasan. “Portanto, podemos reconstruir o significado do vetor, desde que tenhamos 60% de seu conteúdo.”

A HDC é promissora para dispositivos de ponta, pois não inclui a etapa de treinamento computacionalmente exigente encontrada nas redes neurais convencionais. No entanto, a HDC vem com seus próprios desafios, pois a codificação sozinha pode levar cerca de 80% do tempo de execução de seu treinamento, e alguns algoritmos de codificação resultam em dados codificados que crescem até vinte vezes seu tamanho original.

A pesquisa mostrou que a HDC supera as redes neurais digitais em aplicações de conjunto de dados unidimensionais, como reconhecimento de voz. No entanto, sua complexidade aumenta quando é expandida para aplicações 2D. Em aplicações 2D, as redes neurais convolucionais ainda alcançam maior precisão de classificação, mas à custa de mais cálculos.

Fonte: shunlongwei.com

 

O que é a Computação Hiperdimensional (HDC)?

A Computação Hiperdimensional (HDC) é uma abordagem relativamente nova para a computação que usa vetores grandes (como 10.000 bits cada) e é inspirada por padrões de atividade neural no cérebro humano. O HDC é extremamente robusto contra ruído, assim como o sistema nervoso central humano, e é adequado para lidar com padrões ruidosos.

O HDC é poderoso porque é centrado na memória, o que o torna capaz de realizar cálculos complexos enquanto requer menos poder de computação. Este tipo de computação é particularmente útil para computação de ponta, que se refere à computação feita na fonte de dados ou próximo a ela.

HDC pode ser um modelo promissor para dispositivos de ponta, pois não inclui a etapa de treinamento computacionalmente exigente encontrada na rede neural convolucional amplamente usada. A estrutura dos vetores leva a uma das maiores vantagens da abordagem HDC, que é que ela pode tolerar erros e, portanto, é uma ótima opção para aplicações de computação aproximada.

No entanto, a HDC tem seus próprios desafios. A codificação sozinha leva cerca de 80% do tempo de execução do seu treinamento e alguns algoritmos de codificação resultam em dados codificados crescendo até vinte vezes seu tamanho original. A HDC supera as redes neurais digitais em aplicativos de conjunto de dados unidimensionais, como reconhecimento de voz, mas a complexidade aumenta quando é expandido para aplicativos 2D.

Ainda existem áreas da HDC que precisam ser exploradas mais profundamente. A pesquisa até agora é promissora, mas como em qualquer novo campo, há desafios e incertezas que devem ser superados à medida que a tecnologia evolui.

Sumário

Janderson de Sales

Janderson de Sales

Sou um Especialista WordPress, com formação em Tecnologia da Informação. Trabalho com produção de conteúdo para blogs, desenvolvimento e manutenção de sites WordPress, e sou um entusiasta de tecnologias de inteligência artificial. Tenho conhecimento em produção de imagens de alta qualidade em plataformas de IAs generativas de imagens e possuo habilidades em SEO e desenvolvimento web. Estou comprometido em oferecer soluções inovadoras e eficazes para atender às necessidades do mercado digital.
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comentários
Feedbacks embutidos
Ver todos os comentários