Computação analógica pode indicar caminho mais sustentável para IA

Atualmente, a computação é quase totalmente digital. As vastas catacumbas informativas da internet, os algoritmos que alimentam a inteligência artificial (IA), a tela em que você está lendo este texto – todos são alimentados por circuitos eletrônicos que manipulam dígitos binários – 0 e 1, desligado e ligado. Vivemos, como já foi dito, na era digital.

Mas não é óbvio que um sistema que opera usando pedaços discretos de informações seria bom para modelar nosso mundo contínuo e analógico. E, de fato, há milênios os seres humanos usam dispositivos de computação analógica para entender e prever os fluxos e refluxos da natureza.

Entre os primeiros computadores analógicos conhecidos está o mecanismo de Antikythera, da Grécia antiga, que usava dezenas de engrenagens para prever eclipses e calcular as posições do sol e da lua. As réguas de cálculo, inventadas no século 17, executavam as operações matemáticas que um dia levariam o homem à lua. (O ábaco, entretanto, não é considerado analógico: Seus “contadores” discretos fazem dele um dos primeiros computadores digitais). E no final do século 19, William Thomson, que mais tarde se tornou Lord Kelvin, projetou uma máquina que usava eixos, manivelas e polias para modelar a influência dos corpos celestes nas marés. Seus sucessores foram usados décadas depois para planejar os desembarques na Normandia no Dia D.

O que esses dispositivos têm em comum? Todos eles são sistemas físicos configurados para obedecer às mesmas equações matemáticas por trás dos fenômenos que você deseja entender. O computador de Thomson que calcula a maré, por exemplo, foi inspirado nos avanços matemáticos do século 19 que transformaram a questão da previsão da maré em uma expressão trigonométrica complexa. Calcular essa expressão manualmente era trabalhoso e propenso a erros. As manivelas e polias da máquina de Thomson foram configuradas para que, ao girá-las, o usuário obtivesse uma saída idêntica ao resultado da expressão que precisava ser resolvida.

A computação analógica atingiu seu ápice com o analisador diferencial, construído pela primeira vez por Vannevar Bush no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) em 1931. O analisador usava uma série complicada de engrenagens e eixos acionados por motores elétricos. Ele podia calcular uma enorme variedade de equações diferenciais – o tipo de equação usada para modelar fenômenos físicos. No entanto, para modificar uma equação, a máquina tinha que ser reconfigurada manualmente de forma trabalhosa.

Quando a computação digital moderna começou, no final da década de 1930, ela era desajeitada, cara e inferior. Mas a computação digital tinha seus benefícios. Os computadores digitais eram mais fáceis de programar e geralmente mais precisos do que as máquinas analógicas. E com o surgimento do transistor e os avanços subsequentes impulsionados pela Lei de Moore, o processamento digital logo assumiu o controle.

Mas, à medida que nosso mundo digital explodiu, seus custos também aumentaram. Cada troca de um bit digital consome uma pequena quantidade de energia. E os novos sistemas de inteligência artificial exigem enormes quantidades de poder de computação. Para citar apenas um exemplo, notícias revelaram que a Microsoft e a OpenAI estão planejando um data center de US$ 100 bilhões que consumiria cerca de 5 gigawatts de energia. Isso é aproximadamente a produção de cinco reatores nucleares.

A computação analógica oferece uma alternativa. As redes neurais que alimentam os sistemas de IA fazem previsões ao executar repetidamente uma sequência de operações de multiplicação e adição.

Em um computador analógico que usa sinais elétricos – e não engrenagens e polias – uma corrente poderia passar por um circuito que usa resistores cuidadosamente escolhidos para modelar essas operações, com uma economia de energia significativa.

As vantagens da computação digital são reais, mas as desvantagens também são. Talvez, voltando ao passado da computação, os pesquisadores consigam direcionar um caminho sustentável para o nosso futuro computacional.

História original republicada com permissão da Quanta Magazine, uma publicação editorialmente independente apoiada pela Simons Foundation. Leia o conteúdo original em What Is Analog Computing?

https://www.estadao.com.br/link/gadgets/sabe-o-que-e-computacao-analogica-ela-pode-indicar-caminho-mais-sustentavel-para-a-ia

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