Da Eta Compute um SoC para levar o aprendizado de máquina a dispositivos de computação de ponta

A startup Eta Compute anunciou recentemente uma nova plataforma SoC que visa, nas palavras da empresa, ‚Äúlevar intelig√™ncia de m√°quina baseada em computa√ß√£o neurom√≥rfica para dispositivos m√≥veis e computa√ß√£o de borda‚ÄĚ e, portanto, representar a primeira plataforma neurom√≥rfica da setor.

Ent√£o, o que √© isso? A palavra neurom√≥rfica parece enganosa, pois geralmente √© reservada para a descri√ß√£o de circuitos integrados que imitam a estrutura do c√©rebro ou, em outras palavras, neur√īnios artificiais adequadamente interconectados para formar redes neurais. Algo muito diferente da arquitetura tradicional de Von Neumann na qual a maioria dos processadores atuais se baseia, incluindo o Cortex-M3 que est√° no cora√ß√£o da nova plataforma Eta Compute.

A nova plataforma SoC, produzida com Processo de Ultra Baixa Pot√™ncia 55nm da TSMC, portanto, uma solu√ß√£o bastante tradicional do ponto de vista do hardware (embora com algumas novidades, uma vez que √© uma arquitetura ass√≠ncrona orientada a eventos e com atraso no rel√≥gio) que √© combinada com algoritmos neurom√≥rficos personaliz√°veis ‚Äč‚Äčque podem representar o ponto de partida para a cria√ß√£o novas aplica√ß√Ķes capazes de levar o potencial da intelig√™ncia da m√°quina at√© as ‚Äúbordas‚ÄĚ de uma rede, expandindo o conceito de computa√ß√£o em borda.

√Č interessante notar que por tr√°s da dire√ß√£o adotada pelo Eta Compute est√° Nara Srinivasa, ‚Äúroubada‚ÄĚ pela Intel nos √ļltimos meses. Bem dentro do colosso de Santa Clara Sirinvasa, ele trabalhou como engenheiro principal s√™nior e cientista-chefe da Intel Labs, lidando com o desenvolvimento do chip conhecido pelo codinome de Loihi, um chip neurom√≥rfico real anunciado em setembro do ano passado.

Al√©m do n√ļcleo ARM Cortex-M3, a plataforma SoC inclui um DSP CoolFlux desenvolvido pela NXP, um conversor anal√≥gico-digital SAR de 12 bits e gerenciamento de energia otimizado para oferecer alta efici√™ncia e opera√ß√£o de baixo consumo de energia. A √°rea de uso inclui sensores inteligentes, aplicativos de processamento e an√°lise de imagem, detec√ß√£o de movimento e an√°lise de √°udio / v√≠deo e, em geral, todas as aplica√ß√Ķes em que a fonte de alimenta√ß√£o √© severamente limitada.