20040924

Hardware Evolutivo: Aplicações V

Cérebro Artificial

Um grupo japonês, do laboratório Human Information Processing (HIP), vinculado ao Advanced Telecommunications Research (ATR) Institute, de Kyoto, vem trabalhando com o desenvolvimento de cérebros artificiais para robôs autônomos (DE GARIS, 1996). Esse grupo, denominado Brain Builder Group (BBG), foi criado por Hugo de Garis, pesquisador que, há mais de uma década, dedica seu esforço ao desenvolvimento evolucionário de redes neurais artificiais complexas e em especial sua implementação em hardware (DE GARIS, 1990).

O principal projeto do BBG é a construção de um cérebro cuja estrutura - axônios e dendritos de suas unidades - é modelada através de um arranjo tridimensional de 450x106 autômatos celulares. Esses autômatos celulares compõem módulos neurais implementados diretamente em um conjunto de 72 FPGAs Xilinx XC6264. A reconfiguração contínua dos FPGAs garante a representação de 32768 módulos neurais diferentes, contendo 1152 neurônios cada um (37,7x106 neurônios no total). O projeto prevê uma taxa de atualização de 300 ciclos por segundo (100x109 atualizações de autômatos celulares por segundo), suficiente para aplicações de tempo real. Essa estrutura de módulos neurais, denominada CAM-Brain Machine (CBM), foi projetada através de programação genética, pela americana Genobyte, de Boulder, Colorado.

O BBG pretende utilizar a CBM, já concluída, para equipar um robô quadrúpede cujo objetivo é desenvolver um certo tipo de aprendizado - normalmente associado a atividades motoras, como andar e subir uma escada - a partir de interações com o meio ambiente (DE GARIS, 1999). O próximo objetivo do BBG é construir um cérebro artificial com mais de um bilhão de neurônios, o que é representativo considerando a referência humana (23 bilhões de neurônios).

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DE GARIS, H. Genetic programming: building artificial nervous systems using genetically programmed neural network modules. In PORTER, B.W.; MOONEY, R.J. (Ed.). Proceedings of the 7th International Conference on Machine Learning. Morgan Kauffman, 1990. p. 132-139.
______. CAM-BRAIN: the evolutionary engineering of a billion neuron artificial brain by 2001 which grows/evolves at electronic speeds inside a cellular automata machine (CAM). In: SANCHEZ, E.; TOMASSINI, M. (Ed). Towards Evolvable Hardware: the evolutionary engineering approach. Lecture Notes in Computer Science, n. 1062. Springer-Verlag, 1996.
______. Evolvable hardware: principles and practice. Kyoto: Evolutionary Systems Department, ATR, 1999. 10 p. (Research Report).