Uma nova técnica desenvolvida por cientistas promete reduzir em milhares de vezes o consumo de energia da memória usada nos sistemas de inteligência artificial, segundo o estudo divulgado pela SciTechDaily. Se confirmada na prática, a descoberta pode derrubar um dos maiores custos por trás da IA moderna.
O problema do consumo de energia
Treinar e executar modelos de IA exige uma quantidade gigantesca de energia, boa parte gasta exatamente no transporte dos dados dentro da memória dos chips. Quanto maior o modelo, maior o gargalo e mais calor gerado, o que encarece e limita o crescimento das aplicações.
É esse ponto que a nova técnica ataca. Conforme os pesquisadores, o método reorganiza a forma como a informação é acessada e processada, evitando deslocamentos desnecessários que consomem a maior parte da eletricidade.
Como a técnica funciona
A ideia central é processar os dados mais perto de onde eles estão armazenados, em vez de levá-los constantemente até o núcleo de cálculo. Isso reduz o caminho percorrido pela informação e, com isso, o gasto de energia ligado a cada operação.
Os testes apontaram uma queda expressiva no consumo, na ordem de milhares de vezes, o que colocaria os sistemas de IA em um patamar de eficiência muito superior ao atual. A mudança também aliviaria o aquecimento dos chips e o custo dos data centers.
Impacto para o Brasil e o mundo
A eficiência energética é hoje um obstáculo central para a expansão da IA. Países inteiros correm para montar infraestrutura de processamento, como o Brasil com o investimento bilionário em um supercomputador voltado para modelos de inteligência artificial.
Reduzir o gasto de energia também torna a tecnologia mais acessível e sustentável, tema que caminha lado a lado com o avanço de aplicações que já usam IA em áreas sensíveis, como a decifração de sequências genéticas e a análise de comportamento de assistentes virtuais.
Próximos passos
Os cientistas agora buscam acelerar a técnica para que ela possa ser aplicada em chips comerciais nos próximos anos. Se a escala industrial for atingida, o método pode se tornar um dos pilares da próxima geração de hardware dedicado à inteligência artificial.