Projeto europeu desenvolveu uma arquitetura de hardware capaz de aproximar o processamento de IA dos dispositivos usados no dia a dia.
A inteligência artificial está cada vez mais presente em celulares, computadores e equipamentos domésticos, mas boa parte desse processamento ainda depende de grandes data centers. Porém, uma iniciativa europeia busca mudar essa lógica ao levar cálculos de IA para mais perto de onde os dados são produzidos.
O projeto CONVOLVE, coordenado pela Eindhoven University of Technology, desenvolveu uma plataforma de computação de borda com baixo consumo de energia, combinando diferentes tecnologias de processamento em um mesmo sistema. A proposta é permitir que dispositivos próximos ao usuário executem tarefas de inteligência artificial sem depender o tempo todo de servidores remotos.
Inteligência artificial se aproxima dos dispositivos do dia a dia
Na computação convencional em nuvem, uma solicitação feita por um aparelho pode ser enviada pela internet para um data center, onde ocorre grande parte dos cálculos. A resposta então retorna ao usuário.
A computação de borda, por outro lado, desloca parte desse processamento para equipamentos próximos à fonte dos dados. Isso pode reduzir a latência e diminuir a quantidade de informações que precisa circular entre dispositivos e servidores.
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Entrar no Canal do WhatsAppA tecnologia também ganha importância com a expansão de casas inteligentes, veículos elétricos, painéis solares, bombas de calor e sistemas de armazenamento de energia. Esses equipamentos precisam analisar informações rapidamente para ajustar seu funcionamento.
Um chip formado por diferentes especialistas
Um dos principais avanços do CONVOLVE foi uma metodologia de desenvolvimento que considera simultaneamente diferentes camadas do sistema. Em vez de projetar separadamente algoritmo, memória, processador e circuitos, os pesquisadores trabalharam para otimizar esses elementos em conjunto.
O resultado é uma arquitetura heterogênea, com núcleos RISC-V programáveis e aceleradores especializados em inteligência artificial. Entre as estratégias empregadas estão a computação próxima ou dentro da memória e técnicas de processamento neuromórfico.
Essa combinação tem uma razão importante: movimentar dados entre memória e processadores consome energia. Reduzir esse deslocamento pode tornar o processamento de IA mais eficiente.
Protótipos foram avaliados fora das simulações
A pesquisa não ficou restrita a modelos computacionais. Os integrantes do projeto fabricaram protótipos e realizaram medições de hardware, utilizando cargas de trabalho representativas de aplicações de IA.
Um dos trabalhos científicos de 2026 relacionados ao projeto descreve uma arquitetura de sistema em chip composta por vários aceleradores de IA, com foco em baixo consumo energético, flexibilidade e diferentes tipos de aplicações de computação de borda. O artigo tem Panagiotis Chaidos como primeiro autor e apresenta resultados quantitativos obtidos nos aceleradores desenvolvidos pelo consórcio.
Os resultados do próprio projeto também registram aceleradores com diferentes abordagens. Entre os números apresentados pelo CONVOLVE estão 111,3 TOPS/W para um acelerador baseado em SRAM e até 2 POPS/W em uma arquitetura de computação dentro da memória baseada em RRAM, além de um acelerador neuromórfico com eficiência de 0,29 pJ por operação sináptica.
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Uma alternativa para dispositivos menores
O objetivo não é eliminar os grandes data centers. Modelos de IA extremamente complexos continuarão exigindo enorme capacidade computacional. A proposta é distribuir melhor determinadas tarefas.
Assim, funções específicas poderiam ser executadas diretamente no smartphone, laptop ou equipamento inteligente, especialmente quando velocidade de resposta, privacidade e eficiência energética forem importantes.
O CONVOLVE foi financiado pelo programa europeu Horizon Europe e teve como meta tornar processadores de Edge AI até 100 vezes mais eficientes energeticamente, além de acelerar seu desenvolvimento e incorporar mecanismos de segurança. O projeto foi encerrado oficialmente em 30 de abril de 2026.
A tecnologia, portanto, ainda está no campo da pesquisa e do desenvolvimento de hardware. Porém, os protótipos mostram uma direção concreta para uma IA menos dependente da nuvem e mais integrada aos próprios dispositivos.
