Pesquisadores Fazem Progresso Com Computação Neuromórfica

Uma equipe de pesquisadores do Instituto de Ciência e Tecnologia Avançada da Coreia (KAIST) relatou um dispositivo de memória neuromórfica de tamanho nanométrico que emula neurônios e sinapses simultaneamente em uma célula unitária. O novo avanço é um passo importante para alcançar a computação neuromórfica que pode imitar o cérebro humano com dispositivos semicondutores.

A pesquisa foi publicada em Nature Communications.

Realizando IA Com Computação Neuromórfica

Especialistas estão trabalhando para obter computação neuromórfica para realizar inteligência artificial (IA) imitando os mecanismos de neurônios e sinapses no cérebro humano. Os computadores atuais não podem fornecer certas funções cognitivas do cérebro humano devido a várias limitações, mas seu potencial foi exploradooroughly.

Com isso dito, os circuitos neuromórficos baseados em CMOS atuais conectam neurônios artificiais e sinapses sem interações sinérgicas. A implementação de neurônios e sinapses provou ser difícil.

Para superar essas limitações, a equipe de pesquisa liderada pelo Professor Keon Jae Lee do Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais implementou os mecanismos de funcionamento biológico dos humanos introduzindo as interações entre neurônios e sinapses em uma célula de memória única. Isso difere da abordagem tradicional de conectar dispositivos neurais e sinápticos artificiais eletricamente.

Dispositivos Sinápticos Artificiais

Os dispositivos sinápticos artificiais que foram estudados anteriormente são frequentemente usados para acelerar computações paralelas, o que demonstra diferenças claras dos mecanismos de funcionamento do cérebro humano. Ao implementar as interações sinérgicas entre neurônios e sinapses no dispositivo de memória neuromórfica, os mecanismos da rede neural biológica puderam ser emulados. O dispositivo neuromórfico também pode substituir circuitos de neurônios CMOS complexos por um único dispositivo, o que melhora a escalabilidade e a eficiência de custo.

O cérebro humano é composto por uma rede complexa de 100 bilhões de neurônios e 100 trilhões de sinapses, e as funções e estruturas desses podem mudar dependendo de estímulos externos, o que permite que eles se adaptem ao ambiente circundante. O dispositivo neuromórfico desenvolvido pela equipe permite que memórias de curto e longo prazo coexistam usando dispositivos de memória volátil e não volátil que imitam as características de neurônios e sinapses. A memória volátil é representada por um dispositivo de commutação de limiar, enquanto a memória de mudança de fase é usada como um dispositivo não volátil. Com dois dispositivos de filme fino integrados sem eletrodos imediatos, a adaptabilidade funcional de neurônios e sinapses pôde ser implementada na memória neuromórfica.

“Neurônios e sinapses interagem entre si para estabelecer funções cognitivas, como memória e aprendizado, então simular ambos é um elemento essencial para inteligência artificial inspirada no cérebro”, disse o Professor Lee. “O dispositivo de memória neuromórfica desenvolvido também imita o efeito de retreinamento que permite o aprendizado rápido de informações esquecidas implementando um efeito de feedback positivo entre neurônios e sinapses.”