A busca por inovações no campo da inteligência artificial (IA) tem impulsionado projetos ambiciosos, e a Unconventional AI, sob a liderança de Naveen Rao, ex-chefe de IA da Databricks, está propondo uma reestruturação da arquitetura computacional. A empresa promete tornar o processamento de inferência significativamente mais eficiente em termos de consumo de energia.

Na quinta-feira, a Unconventional AI lançou seu primeiro modelo de IA, denominado Un-0, um sistema de geração de imagens que demonstra como a nova tecnologia pode replicar sistemas convencionais de IA. Em um artigo que acompanha o lançamento, a equipe de pesquisa da empresa detalha a construção de um modelo funcional de geração de imagens utilizando uma simulação de software da nova arquitetura, que se iguala em desempenho aos modelos de difusão de ponta.

Inovação em Arquitetura de Computação

“Este é o ‘hello world’ de um novo tipo de computador”, afirmou Rao ao TechCrunch. “Nos próximos anos, você verá notícias bastante interessantes a respeito disso.” O modelo Un-0 gera resultados semelhantes aos de modelos como o Stable Diffusion e o GPT Image 1 da OpenAI. O que impressiona é o método utilizado para alcançar esse desempenho, baseado em uma arquitetura de computação que utiliza osciladores, distinta dos chips que sustentam a computação tradicional.

Rao acredita que essa nova abordagem poderá reduzir o consumo de energia em até 1.000 vezes. Embora a infraestrutura necessária ainda esteja em desenvolvimento, a versão atual do Un-0 opera em uma simulação de software dos chips osciladores da Unconventional. A empresa planeja divulgar os esquemas para um chip real em breve e pretende construir uma pilha de inferência do zero.

Desafios da Escala de IA

“Construiremos um novo tipo de sistema composto por nossos chips”, diz Rao. “Executaremos modelos de IA lá, e teremos um cabo de rede onde os comandos são inseridos e as inferências são geradas, tudo isso com 1/1000 da energia.” Essa meta é ambiciosa, considerando que a empresa possui menos de 50 funcionários atualmente. No entanto, dado o crescimento da demanda por inferência em IA, a Unconventional AI pode ser uma das poucas iniciativas capazes de enfrentar essa questão.

“A escalabilidade da IA é difícil devido à energia. Será o limite fundamental nos próximos anos. Não podemos ultrapassar isso. No final das contas, será um problema limitado pela energia”, conclui Rao.