Princípios importantes
- Nova pesquisa de cientistas do MIT aponta o caminho para encaixar redes neurais em pequenos dispositivos.
- MCUNet permite aprendizado profundo em sistemas com capacidade de processamento e memória limitadas.
- A inovação também pode permitir dispositivos médicos mais inteligentes e ágeis.
Altifalantes inteligentes e outros dispositivos que compõem a Internet das Coisas (IoT) poderão um dia obter o poder da rede neural para fazer mais com menos, dizem os pesquisadores.
Um novo sistema chamado MCUNet permite o design de pequenas redes neurais em dispositivos IoT, mesmo com memória e poder de processamento limitados. De acordo com um artigo de cientistas do MIT publicado no servidor de pré-impressão Arxiv, a tecnologia pode trazer novos recursos para dispositivos inteligentes, economizando energia e melhorando a segurança dos dados.
A pesquisa "é uma daquelas ideias brilhantes que parecem óbvias quando você a ouve", disse John Suit, CTO da empresa de robótica KODA, em entrevista por e-mail. "É uma abordagem elegante para o problema. Esta pesquisa é tão significativa porque, eventualmente, permitirá a otimização em tempo real de redes neurais para qualquer dispositivo em que os recursos possam ser conhecidos pelo algoritmo."
O que isso realmente mostra é que o poder não precisa estar vinculado ao tamanho..
Grandes cálculos em pequenos dispositivos
Os dispositivos IoT geralmente são executados em chips de computador sem sistema operacional, dificultando a execução de tarefas de reconhecimento de padrões, como aprendizado profundo. Para uma análise mais intensa, os dados coletados pela IoT geralmente são processados na nuvem, embora sejam vulneráveis a hackers.
As redes neurais podem fazer muito para aumentar o número crescente de dispositivos IoT, mas o tamanho tem sido um problema.
"Para mover as redes para dentro do próprio dispositivo, o que tem se mostrado difícil, você precisa encontrar uma maneira de otimizar o espaço de busca para uma variedade de microcontroladores", explicou Suit. "Um sistema padrão ou genérico não funcionaria por causa das tolerâncias de recursos em dispositivos IoT. Pense em processadores muito baixos e muito pequenos em termos de poder de processamento."
É aí que entra o trabalho dos pesquisadores do MIT.
"Como implantamos redes neurais diretamente nesses pequenos dispositivos?" o principal autor do estudo, Ji Lin, Ph. D. estudante do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação do MIT, em um comunicado à imprensa. "É uma nova área de pesquisa que está ficando muito quente. Empresas como Google e ARM estão trabalhando nessa direção."
TinyEngine to the Rescue
O grupo do MIT projetou dois componentes necessários para a operação de redes neurais em microcontroladores. Uma parte é o TinyEngine, que é semelhante a um sistema operacional, mas reduz o código ao essencial. Outro é o TinyNAS, um algoritmo de busca de arquitetura neural.
"Temos muitos microcontroladores que vêm com diferentes capacidades de energia e diferentes tamanhos de memória", disse Lin. "Desenvolvemos o algoritmo [TinyNAS] para otimizar o espaço de busca para diferentes microcontroladores. A natureza personalizada do TinyNAS significa que ele pode gerar redes neurais compactas com o melhor desempenho possível para um determinado microcontrolador - sem parâmetros desnecessários., modelo eficiente para o microcontrolador."
É uma abordagem elegante para o problema.
O trabalho de Lin pode se traduzir em dispositivos médicos mais inteligentes e ágeis.
"O que isso realmente mostra é que o poder não precisa estar vinculado ao tamanho, e nos hospitais, onde tudo se move rapidamente em espaços apertados, isso pode literalmente significar a diferença entre a vida e a morte", Kevin Goodwin, CEO da EchoNous, uma empresa que fabrica dispositivos médicos assistidos por IA, disse em uma entrevista por e-mail.
Goodwin disse que sua equipe passou anos construindo e treinando uma rede neural que poderia ser usada para mapear estruturas cardíacas em uma ultrassonografia em tempo real - tudo em um dispositivo portátil chamado KOSMOS que pesa menos de um quilo.
"Agora os médicos podem mover-se facilmente de sala em sala obtendo exames de qualidade de diagnóstico com orientação de IA", acrescentou. "Eles não precisam enviar pacientes para outro lugar para esses exames ou perder tempo crítico desinfetando máquinas baseadas em carrinhos."
MCUNet é uma visão emocionante de um mundo onde pequenos gadgets podem ser mais inteligentes do que nunca. À medida que o número de dispositivos IoT cresce rapidamente, procuraremos de tudo, desde aparelhos inteligentes a dispositivos médicos, para ter suas próprias redes neurais.
