• Un cip neuromorfic dezvoltat în Marea Britanie reduce drastic consumul AI
• Dispozitivul procesează date direct în hardware, nu prin software clasic
• Eficiența energetică poate fi de până la 2.000 de ori mai mare
• Cipul a fost testat pe recunoaștere de imagini și sisteme haotice
• Tehnologia ar putea transforma modul în care rulăm inteligență artificială

Un grup de fizicieni de la Loughborough University propune o idee care pare desprinsă din science fiction: un cip care nu doar execută instrucțiuni, ci „gândește” într-un mod inspirat de creierul uman.

Mai exact, un dispozitiv capabil să reducă consumul energetic al unor sisteme de inteligență artificială de până la 2.000 de ori.

Rezultatele au fost publicate în revista Advanced Intelligent Systems și marchează o direcție tot mai discutată în industrie: trecerea de la AI bazat pe software la AI integrat direct în hardware.

AI nu mai rulează doar pe cod: când fizica devine motor de calcul

În prezent, majoritatea aplicațiilor de inteligență artificială rulează pe infrastructuri masive — servere, GPU-uri și centre de date care consumă cantități uriașe de energie.

Cipul dezvoltat în Marea Britanie schimbă abordarea: în loc să simuleze procesele în software, folosește direct proprietățile fizice ale materialelor pentru a procesa informația.

„Putem regândi complet modul în care construim AI”, spune Dr. Pavel Borisov, coordonatorul proiectului. Ideea centrală este simplă, dar radicală: dacă natura poate calcula eficient, de ce să nu folosim fizica însăși ca „software”?

Un cip cu „neuroni” artificiali: cum imită creierul fără să-l copieze perfect

Dispozitivul este construit în jurul unui memristor, o componentă electronică capabilă să „rețină” informația. În acest caz, cercetătorii au folosit un strat subțire de oxid de niobiu, cu o structură internă plină de nanopori.

Această rețea aparent хаotică nu este un defect, ci un avantaj: imită modul în care neuronii din creier sunt conectați într-un sistem complex și imprevizibil.

Rezultatul este un tip de electronică neuromorfică, în care circuitele nu mai sunt strict deterministe, ci capabile să proceseze informații dinamice — exact genul de date pe care AI-ul modern le întâlnește zilnic.

De la efectul fluture la cifre pixelate: testele care arată potențialul real

Pentru a demonstra că nu este doar un experiment de laborator, echipa a testat cipul în scenarii concrete.

Printre ele:

• recunoașterea unor imagini simple (cifre pixelate)
• realizarea unor operații logice
• predicția unui sistem haotic (modelul Lorenz-63, celebru pentru „efectul fluture”)

Cipul a reușit să identifice tipare și să anticipeze evoluții pe termen scurt, atunci când datele procesate au fost combinate cu un model matematic simplu.

Cu alte cuvinte, nu doar că „înțelege” datele, dar poate și să facă predicții — una dintre funcțiile esențiale ale inteligenței artificiale.

Energia devine noul aur în AI, iar acest cip ar putea schimba regulile

În spatele entuziasmului există o problemă reală: AI-ul consumă din ce în ce mai multă energie. Modelele mari necesită infrastructură costisitoare și ridică întrebări legate de sustenabilitate.

Aici intervine promisiunea cipului: aceeași sarcină, dar cu un consum de energie de până la 2.000 de ori mai mic, în anumite condiții.

Este important de menționat că aceste rezultate depind de tipul de aplicație, iar tehnologia este încă în fază de cercetare. Totuși, direcția este clară.

Dacă astfel de cipuri vor fi dezvoltate la scară largă, ar putea permite rularea unor sisteme complexe de inteligență artificială direct pe dispozitive locale — de la telefoane la senzori industriali — fără a mai depinde exclusiv de cloud.

Citește și

• OpenAI nu mai vrea doar să răspundă. Pregătește AI-ul care îți rulează viața digitală
• Când AI-ul începe să tranzacționeze singur. DeFi se transformă într-o economie a algoritmilor
• BlackRock bagă miliarde în Bitcoin în plin conflict global și reduce expunerea pe Ethereum