Notícia

Novo computador ‘semelhante’ ao cérebro simula o aprendizado humano

Pixabay

Fonte

Universidade Northwestern

Data

segunda-feira, 3 maio 2021 06:10

Áreas

Bioeletrônica. Computação. Engenharia Biomédica. Neurociências.

Pesquisadores desenvolveram um dispositivo de computação semelhante ao cérebro que é capaz de aprender por associação. Semelhante a como o famoso fisiologista Ivan Pavlov condicionou os cães a associarem um sino com comida, pesquisadores da Universidade Northwestern, nos Estados Unidos, e da Universidade de Hong Kong condicionaram com sucesso seu circuito para associar luz com pressão. A pesquisa foi publicada na revista científica Nature Communications.

O segredo do dispositivo está em seus novos ‘transistores sinápticos’ eletroquímicos orgânicos, que simultaneamente processam e armazenam informações como o cérebro humano. Os pesquisadores demonstraram que o transistor pode imitar a plasticidade de curto e longo prazo das sinapses no cérebro humano, construindo memórias para aprender ao longo do tempo.

Com sua habilidade semelhante à do cérebro, o novo transistor e o novo circuito podem superar as limitações da computação tradicional, incluindo seu hardware que consome considerável energia e tem capacidade limitada de executar várias tarefas ao mesmo tempo. O dispositivo semelhante ao cérebro também tem maior tolerância a falhas, continuando a operar sem problemas mesmo quando alguns componentes falham.

“Embora o computador moderno seja excelente, o cérebro humano pode facilmente superá-lo em algumas tarefas complexas e não estruturadas, como reconhecimento de padrões, controle motor e integração multissensorial”, disse o Dr. Jonathan Rivnay, professor da Universidade Northwestern e autor sênior do estudo. “Isso é graças à plasticidade da sinapse, que é o bloco de construção básico do poder computacional do cérebro. Essas sinapses permitem que o cérebro trabalhe de maneira altamente paralela, tolerante a falhas e com baixo consumo de energia. Em nosso trabalho, demonstramos um transistor de plástico orgânico que imita as funções-chave de uma sinapse biológica. ”

O Dr. Rivnay é professor de Engenharia Biomédica na Escola de Engenharia da Universidade Northwestern e coliderou o estudo com o Dr. Paddy Chan, professor de Engenharia Mecânica na Universidade de Hong Kong. O Dr. Xudong Ji, pesquisador de pós-doutorado no grupo do Dr. Rivnay, é o primeiro autor do artigo.

Limitações da computação convencional

Os sistemas convencionais de computação digital têm unidades de processamento e armazenamento separadas, fazendo com que tarefas com muitos dados consumam grandes quantidades de energia. Inspirados pelo processo combinado de computação e armazenamento no cérebro humano, os pesquisadores, nos últimos anos, têm procurado desenvolver computadores que funcionem mais como o cérebro humano, com matrizes de dispositivos que funcionam como uma rede de neurônios.

“A forma como nossos sistemas de computação atuais funcionam consideram a memória e a lógica fisicamente separadas. Você realiza cálculos e envia essas informações para uma unidade de memória. Então, toda vez que você quiser reutilizar essas informações, terá que recuperá-las. Se pudermos reunir essas duas funções separadas, podemos economizar espaço e economizar nos custos de energia”, disse o Dr. Xudong Ji.

Como funciona o transistor sináptico

Para superar esses desafios, a equipe da Universidade Northwestern e da Universidade de Hong Kong otimizou um material plástico condutivo dentro do transistor eletroquímico orgânico que pode capturar íons. No cérebro, uma sinapse é uma estrutura por meio da qual um neurônio pode transmitir sinais a outro neurônio, usando pequenas moléculas chamadas neurotransmissores. No transistor sináptico, os íons se comportam de forma semelhante aos neurotransmissores, enviando sinais entre os terminais para formar uma ‘sinapse artificial’. Ao reter dados armazenados de íons aprisionados, o transistor se lembra das atividades anteriores, desenvolvendo plasticidade de longo prazo.

Os pesquisadores demonstraram o comportamento sináptico de seu dispositivo conectando transistores sinápticos únicos em um circuito neuromórfico para simular o aprendizado associativo. Eles integraram sensores de pressão e luz no circuito e treinaram o circuito para associar as duas entradas físicas não relacionadas (pressão e luz) uma com a outra.

Aplicações futuras

Como o circuito sináptico é feito de polímeros deformáveis, como um plástico, ele pode ser facilmente fabricado em folhas flexíveis e facilmente integrado a componentes eletrônicos deformáveis e vestíveis, robótica inteligente e dispositivos implantáveis ​​que podem fazer interface direta com tecidos vivos e até mesmo com o cérebro.

“Embora nossa aplicação seja uma prova de conceito, nosso circuito proposto pode ser estendido para incluir mais entradas sensoriais e integrado com outros eletrônicos para permitir computação de baixo consumo no local. Por ser compatível com ambientes biológicos, o dispositivo pode interagir diretamente com o tecido vivo, o que é fundamental para a bioeletrônica de próxima geração”, concluiu o Dr. Jonathan Rivnay.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Northwestern (em inglês).

Fonte: Amanda Morris, Universidade Northwestern. Imagem: Pixabay.

Em suas publicações, o Portal Tech4Health da Rede T4H tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal Tech4Health tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas.