Pesquisadores imitam estratégias de lesmas marinhas em material quântico

Pesquisadores da Purdue University descobriram que um material pode imitar as características de inteligência mais essenciais de uma lesma do mar. Isso poderia ajudá-los a construir hardware que tornaria a IA mais eficiente e confiável, o que poderia impactar muitos campos como veículos autônomos, robôs cirúrgicos e algoritmos de mídia social.

O estudo foi publicado no Proceedings, da Academia Nacional de Ciências. Foi liderado por uma equipe de pesquisadores da Purdue University, da University of Georgia, da Rutgers University e do Argonne National Laboratory. 

Shriram Ramanathan é professor de engenharia de materiais em Purdue.

“Através do estudo das lesmas marinhas, os neurocientistas descobriram as características da inteligência que são fundamentais para a sobrevivência de qualquer organismo”, disse Ramanathan. “Queremos aproveitar essa inteligência madura em animais para acelerar o desenvolvimento da IA.”

Aprendendo com as lesmas do mar

Os neurocientistas aprenderam dois sinais principais de inteligência das lesmas do mar: habituação e sensibilização. A habituação ocorre quando algo ou alguém se acostuma com um estímulo ao longo do tempo, enquanto a sensibilização é quando algo ou alguém reage fortemente a um novo estímulo.

Um dos maiores problemas com a IA é o “dilema estabilidade-plasticidade”, que ocorre quando a IA tem problemas para aprender e armazenar novas informações sem sobrescrever as informações existentes. Com a habituação, a IA pode “esquecer” informações desnecessárias para se tornar mais estável. Ao mesmo tempo, a sensibilização poderia ajudá-lo a reter informações novas e importantes, o que possibilita a plasticidade.

Demonstrando as estratégias em óxido de níquel 

Os pesquisadores conseguiram demonstrar tanto a habituação quanto a sensibilização no óxido de níquel, que é um material quântico devido às suas propriedades que não podem ser explicadas pela física clássica. Se um material quântico pudesse usar com sucesso essas formas de aprendizado, seria possível construir a IA diretamente no hardware. A IA poderia executar tarefas mais complexas usando menos energia se pudesse operar por meio de hardware e software.

“Basicamente, emulamos experimentos feitos com lesmas marinhas em materiais quânticos para entender como esses materiais podem ser interessantes para a IA”, disse Ramanathan.

As lesmas-do-mar demonstram habituação quando param de retirar tanto as guelras, o que é uma resposta por terem ficado presas no sifão. Um choque elétrico na cauda de uma lesma do mar faz com que as brânquias se retraiam mais dramaticamente, o que é sensibilização. 

Para reproduzir isso no óxido de níquel, deve haver uma mudança maior na resistência elétrica. Ao expor repetidamente o material ao gás hidrogênio, a mudança na resistência elétrica do óxido de níquel diminui com o tempo. No entanto, quando um novo estímulo como o ozônio é introduzido, a mudança na resistência elétrica aumenta muito. 

O grupo de pesquisa levou essas descobertas em consideração, e uma equipe liderada por Kaushik Roy, Edward G. Tiedemann Jr. Professor Ilustre de Engenharia Elétrica e de Computação da Purdue, modelou o comportamento do óxido de níquel. Eles construíram um algoritmo que poderia usar as estratégias de habituação e sensibilização para categorizar pontos de dados em clusters.

“O dilema estabilidade-plasticidade não está resolvido. Mas mostramos uma maneira de lidar com isso com base no comportamento que observamos em um material quântico”, disse Roy. “Se pudéssemos transformar um material que aprende assim em hardware no futuro, a IA poderia realizar tarefas com muito mais eficiência.”

Para que isso seja útil e prático, os pesquisadores precisam descobrir como aplicar essas estratégias em sistemas de grande escala, bem como determinar como um material poderia responder a estímulos enquanto estiver integrado a um chip de computador.