Glossário

Computação neuromórfica

O que é Computação neuromórfica?

A computação neuromórfica é uma abordagem de hardware e software inspirada na estrutura do cérebro. Em vez de mover dados, em ciclos de relógio, entre uma memória e um processador separados, neurónios e sinapses artificiais trabalham em paralelo e reagem apenas a eventos, chamados spikes. Isto promete um consumo de energia muito baixo, por exemplo em sensores ou robôs. Entre os chips de investigação mais conhecidos estão o Intel Loihi e o IBM TrueNorth; a utilização comercial em larga escala ainda está numa fase inicial.

Temas

hardware
investigação
eficiência energética

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Termos relacionados

Redes neuronais artificiais (RNA)

As redes neuronais artificiais (RNA) são modelos computacionais compostos por muitas unidades ligadas ("neurónios") dispostas em camadas, que processam entradas através de ligações ponderadas. Durante o treino, os pesos são ajustados passo a passo com exemplos, normalmente por retropropagação. As RNA são a base do deep learning e alimentam o reconhecimento de imagem, o reconhecimento de voz e os grandes modelos de linguagem. Apesar da inspiração biológica, funcionam de forma muito mais simples do que o cérebro humano.

Deep learning
Fundamentos da IA
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Circuito integrado de aplicação específica (ASIC)

Um circuito integrado de aplicação específica (ASIC) é um chip concebido para uma tarefa concreta, em vez de computação de uso geral como um CPU. Na IA, os ASIC são adaptados aos cálculos das redes neuronais – as Tensor Processing Units (TPU) da Google são um exemplo. Para essa tarefa, funcionam de forma mais rápida e energeticamente mais eficiente do que os chips de uso geral, mas são caros de desenvolver e difíceis de adaptar a novas cargas de trabalho.

Hardware
Chips
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Computação quântica

A computação quântica utiliza efeitos da física quântica, como a sobreposição e o entrelaçamento, para calcular com qubits em vez de bits clássicos. Esperam-se grandes ganhos de velocidade em certas tarefas, como a simulação de moléculas, alguns problemas de otimização ou a quebra dos métodos de encriptação atuais. No entanto, as máquinas ainda são propensas a erros e são utilizadas sobretudo em investigação e projetos-piloto (à data de outubro de 2026). Para as aplicações de IA atuais, a computação quântica ainda não tem praticamente qualquer papel.

hardware
física quântica
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Computação cognitiva

A computação cognitiva é um termo genérico para sistemas que pretendem emular processos de pensamento humanos, como compreender a linguagem, raciocinar e aprender com a experiência, a fim de apoiar as decisões das pessoas. O termo tornou-se amplamente conhecido na década de 2010, sobretudo através do IBM Watson. Combina métodos como o processamento de linguagem natural, o machine learning e a representação do conhecimento; hoje fala-se mais frequentemente de assistentes de IA ou de modelos de linguagem.

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Apoio à decisão
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