Pesquisadores Imitam Neurônios do Cérebro Usando Material Semicondutor

Os chips de computador são um dos aspectos mais importantes da inteligência artificial (IA). Esses pequenos pedaços poderosos são fundamentais para o reconhecimento automático de imagens e são parcialmente responsáveis por ensinar robôs a realizar certas atividades, como andar. Com o potencial crescente da tecnologia de IA, os chips de computador de hoje são requeridos para serem extremamente poderosos e econômicos, mas isso é uma coisa difícil de alcançar.

Como a microeletrônica convencional só pode ser otimizada até certo ponto devido a limitações físicas, os pesquisadores se voltaram para o cérebro humano, como frequentemente fazem, em busca de inspiração sobre como processar e armazenar informações de forma mais eficiente.

Cientistas da TU Dresden e do Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) conseguiram imitar o funcionamento de neurônios do cérebro por meio do uso de materiais semicondutores, pela primeira vez.

A pesquisa foi publicada na revista Nature Electronics.

O trabalho foi realizado por três autores principais, incluindo o físico do HZDR Larysa Baraban, e foi uma colaboração internacional entre seis instituições.

Microeletrônica de Hoje vs o Neurônio Artificial

A técnica mais frequentemente usada hoje para melhorar o desempenho da microeletrônica é reduzir o tamanho dos componentes. No caso de chips de computador de silício, essa redução ocorre nos transistores individuais.

De acordo com Baraban, “Isso não pode continuar indefinidamente — precisamos de novas abordagens.”

Os pesquisadores se propuseram a imitar o cérebro e criar um neurônio artificial que pudesse combinar processamento de dados e armazenamento de dados.

“Nosso grupo tem ampla experiência com sensores eletrônicos biológicos e químicos”, diz Baraban. “Então, simulamos as propriedades dos neurônios usando os princípios dos biossensores e modificamos um transistor de efeito de campo clássico para criar um transistor de neurônio artificial.”

Essa abordagem permite que haja armazenamento e processamento de informações simultâneos, tudo dentro de um único componente. Na tecnologia de transistor mais utilizada hoje, esses dois processos são separados, resultando em tempos de processamento mais lentos e limitações de desempenho.

O Cérebro Humano

Os pesquisadores vêm trabalhando na construção de computadores baseados no cérebro humano por muitos anos, mas muito disso foi infrutífero. Alguns dos primeiros esforços envolveram células nervosas ligadas a eletrônicos em placas de Petri, mas, como Gianaurelio Cuniberti, que é Professor de Ciência de Materiais e Nanotecnologia da TU Dresden, diz, “um chip de computador molhado que precisa ser alimentado o tempo todo não é útil para ninguém.”

A equipe de pesquisadores foi bem-sucedida na implementação do neurotransistor.

“Aplicamos uma substância viscosa – chamada sol-gel – a um wafer de silício convencional com circuitos. Esse polímero endurece e se torna uma cerâmica porosa”, diz Cuniberti. “Íons se movem entre os buracos. Eles são mais pesados do que elétrons e mais lentos para retornar à sua posição após excitação. Esse atraso, chamado de histerese, é o que causa o efeito de armazenamento. Quanto mais um transistor individual for excitado, mais cedo ele abrirá e deixará a corrente fluir. Isso fortalece a conexão. O sistema está aprendendo.”

De acordo com a equipe, o chip será menos preciso e estimará cálculos matemáticos, em comparação com calcular até a última casa decimal.

“Mas eles serão mais inteligentes”, diz Cuniberti. “Por exemplo, um robô com esses processadores aprenderá a andar ou agarrar; ele terá um sistema óptico e aprenderá a reconhecer conexões. E tudo isso sem precisar desenvolver nenhum software.”

Um dos outros principais benefícios desse tipo de computador é que a plasticidade permite que ele faça mudanças e se adapte durante a operação. Assim como o cérebro humano, isso significa que o computador pode acabar encontrando e resolvendo problemas que nunca foi programado para resolver.