Um novo avanço no campo da computação neuromórfica tem o potencial de transformar como sistemas computacionais operam e consomem energia. Pesquisadores da Universidade do Sul da Califórnia (USC) desenvolveram neurônios artificiais que imitam as funções eletroquímicas dos neurônios biológicos, segundo matéria publicada no site Bioengineer.org.
Diferentemente dos processadores tradicionais, que simulam o funcionamento cerebral de forma matemática e digital, os novos dispositivos adotam uma abordagem analógica. O objetivo é aproximar o desempenho das máquinas à eficiência cognitiva do cérebro humano, com menor consumo energético.
Um componente inovador
O elemento central da tecnologia é um tipo de componente chamado “memristor difusivo”. Desenvolvido pelo professor Joshua Yang e sua equipe, o memristor elimina a necessidade de múltiplos transistores para simular um único neurônio, possibilitando a miniaturização dos chips e maior eficiência energética.
Cada neurônio artificial utiliza apenas um transistor, número significativamente menor do que os dezenas ou até centenas usados em arquiteturas tradicionais. Além disso, os sinais computacionais nesses dispositivos são gerados pela movimentação de íons, replicando os impulsos eletroquímicos do cérebro.
O novo modelo pode impulsionar o desenvolvimento da inteligência artificial geral (AGI), um conceito que representa sistemas capazes de aprender e se adaptar de forma autônoma, assim como seres humanos. Para isso, porém, é essencial que as máquinas aprendam a processar dados com sofisticação e agilidade, sem desperdiçar energia.
A inovação da USC contribui diretamente para esse objetivo. Os neurônios artificiais operam com consumo mínimo de energia, atendendo a uma demanda crescente por soluções computacionais mais sustentáveis.
Integração de química e engenharia no design de chips
A proposta dos cientistas é fundir os princípios da neurociência com a engenharia eletrônica, utilizando sinais elétricos e químicos para construir chips que aprendem e se adaptam de forma mais eficiente.
Segundo a publicação, os pesquisadores conseguiram emular funções cognitivas como aprendizado e planejamento, a partir da movimentação de íons de prata em materiais de óxido – um processo similar à comunicação entre neurônios biológicos.
Apesar do avanço, o time da USC reconhece haver barreiras técnicas a serem superadas. Um dos objetivos futuros é encontrar alternativas ao uso de íons de prata, com o intuito de tornar os dispositivos mais viáveis para fabricação em larga escala e compatíveis com tecnologias de semicondutores já existentes.
A expectativa é que conjuntos organizados maiores de neurônios artificiais possam replicar e até superar capacidades cognitivas humanas em algumas tarefas, com ganhos expressivos em velocidade e eficiência energética.
