Fazendo chips de computador agirem mais como células cerebrais

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Circuitos orgânicos flexíveis podem um dia prender diretamente em sua cabeça.

O cérebro humano é uma incrível máquina de computação. Pesando apenas três quilos, ele pode processar informações mil vezes mais rápido que o supercomputador mais rápido, armazenar mil vezes mais informações que um laptop poderoso, e faz tudo usando não mais energia do que uma lâmpada de 20 watts.

Os pesquisadores estão tentando replicar esse sucesso usando materiais orgânicos flexíveis que podem operar como neurônios biológicos e um dia podem até ser capazes de se interconectar com com o seu cérebro. Eventualmente, chips de computador macios “neuromórficos” podem ser implantados diretamente no cérebro, permitindo que as pessoas controlem um braço artificial ou um monitor de computador simplesmente pensando nele.

Como neurônios reais —, mas diferentemente dos chips de computador convencionais —, esses novos dispositivos podem enviar e receber sinais químicos e elétricos. “ Seu cérebro trabalha com produtos químicos, com neurotransmissores como dopamina e serotonina. Nossos materiais são capazes de interagir eletroquimicamente com eles, diz Alberto Salleo, cientista de materiais da Universidade de Stanford que escreveu sobre o potencial para dispositivos neuromórficos orgânicos em 2021 Revisão Anual da Pesquisa de Materiais.

Salleo e outros pesquisadores criaram dispositivos eletrônicos usando esses materiais orgânicos suaves que podem atuar como transistores (que amplificam e alternam sinais elétricos) e células de memória (que armazenam informações) e outros componentes eletrônicos básicos.

O trabalho cresce a partir de um interesse crescente em circuitos de computador neuromórficos que imitam o funcionamento das conexões neurais humanas, ou sinapses. Esses circuitos, feitos de silício, metal ou materiais orgânicos, funcionam menos como os dos computadores digitais e mais como as redes de neurônios do cérebro humano.

Computadores digitais convencionais funcionam um passo de cada vez, e sua arquitetura cria uma divisão fundamental entre cálculo e memória. Essa divisão significa que os zeros e uns devem ser alternados entre os locais no processador do computador, criando um gargalo para uso de velocidade e energia.

O cérebro faz as coisas de maneira diferente. Um neurônio individual recebe sinais de muitos outros neurônios, e todos esses sinais juntos se somam para afetar o estado elétrico do neurônio receptor. Com o efeito, cada neurônio serve como um dispositivo de cálculo —, integrando o valor de todos os sinais que recebeu — e um dispositivo de memória: armazenar o valor de todos esses sinais combinados como um valor analógico infinitamente variável, em vez do zero ou um dos computadores digitais.

Os pesquisadores desenvolveram vários dispositivos diferentes “memristive” que imitam essa capacidade. Quando você passa correntes elétricas através delas, altera a resistência elétrica. Como os neurônios biológicos, esses dispositivos calculam adicionando os valores de todas as correntes às quais foram expostos. E eles se lembram através do valor resultante que sua resistência assume. 

Um simples memristor orgânico, por exemplo, pode ter duas camadas de materiais eletricamente condutores. Quando uma tensão é aplicada, a corrente elétrica aciona íons carregados positivamente de uma camada para a outra, mudando a facilidade com que a segunda camada conduzirá eletricidade na próxima vez em que for exposta a uma corrente elétrica. (Veja o diagrama) “É uma maneira de deixar a física fazer a computação, diz ” Matthew Marinella, um engenheiro de computação da Arizona State University em Tempe que pesquisa computação neuromórfica.

A tensão aplicada no portão ( G ) —, por exemplo, de um sensor — aciona íons positivos de uma camada, chamada eletrólito, em uma camada adjacente, um polímero orgânico. Isso altera a resistência do polímero a uma corrente que se move da fonte ( S ) para o dreno ( D ). A quantidade de resistência representa o valor que está sendo armazenado.

 

A técnica também libera o computador de valores estritamente binários. “Quando você tem memória clássica do computador, é zero ou um. Criamos uma memória que pode ter qualquer valor entre zero e um. Então você pode ajustá-lo de maneira analógica, diz Salleo.

No momento, a maioria dos memristors e dispositivos relacionados não se baseia em materiais orgânicos, mas usa a tecnologia padrão de chip de silício. Alguns são usados comercialmente como uma maneira de acelerar os programas de inteligência artificial. Mas os componentes orgânicos têm o potencial de fazer o trabalho mais rapidamente enquanto usam menos energia, diz Salleo. Melhor ainda, eles poderiam ser projetados para se integrar ao seu próprio cérebro. Os materiais são macios e flexíveis e também possuem propriedades eletroquímicas que lhes permitem interagir com neurônios biológicos. 

Por exemplo, Francesca Santoro, engenheira elétrica da Universidade RWTH Aachen, na Alemanha, está desenvolvendo um dispositivo polimérico que recebe entrada de células reais e “aprende” com isso. No dispositivo dela, as células são separadas do neurônio artificial por um pequeno espaço, semelhante às sinapses que separam os neurônios reais um do outro. À medida que as células produzem dopamina, um produto químico de sinalização nervosa, a dopamina altera o estado elétrico da metade artificial do dispositivo. Quanto mais dopamina as células produzem, mais o estado elétrico do neurônio artificial muda, como você pode ver com dois neurônios biológicos. (Veja o diagrama) “Nosso objetivo final é realmente projetar eletrônicos que se parecem com neurônios e agem como neurônios, diz Santoro. 

O neurônio biológico libera dopamina (bolas vermelhas) em sua junção com o neurônio artificial. Uma solução no espaço confere à dopamina uma carga positiva (bolas de ouro), o que permite fluir através do dispositivo. A resistência elétrica depende da rapidez com que a dopamina é liberada e quanto se acumulou no neurônio artificial.

A abordagem poderia oferecer uma maneira melhor de usar a atividade cerebral para impulsionar próteses ou monitores de computador. Os sistemas de hoje usam eletrônicos padrão, incluindo eletrodos que podem captar apenas amplos padrões de atividade elétrica. E o equipamento é volumoso e requer computadores externos para operar.

Circuitos neuromórficos flexíveis podem melhorar isso de pelo menos duas maneiras. Eles seriam capazes de traduzir sinais neurais de uma maneira muito mais granular, respondendo a sinais de neurônios individuais. E os dispositivos também podem lidar com alguns dos cálculos necessários, diz Salleo, o que poderia economizar energia e aumentar a velocidade do processamento.

Sistemas descentralizados de baixo nível desse tipo — com computadores pequenos e neuromórficos processando informações como são recebidas por sensores locais — são uma via promissora para a computação neuromórfica, dizem Salleo e Santoro. “ O fato de se assemelharem tão bem à operação elétrica dos neurônios os torna ideais para o acoplamento físico e elétrico com tecido neuronal, ” Santoro diz “ e, finalmente, o cérebro. ”

Este artigo apareceu originalmente em Revista Conhecível, uma publicação sem fins lucrativos dedicada a tornar o conhecimento científico acessível a todos.

Autor: Kurt Kleiner
Artigo original: https://bigthink.com/the-future/computer-chips-brain-cells/
Adaptação: Fernando Giannini

 

Fernando Giannini

Pesquisador de tecnologia aplicada à educação, arquiteto de objetos virtuais de aprendizagem, fissurado em livros de grandes educadores e viciado em games de todos os tipos. Conhecimentos aprimorados em cursos de grandes empresas de tecnologia, principalmente no Google Business Educational Center e Microsoft. Sócio-proprietário da Streamer, empresa que alia tecnologia e educação. Experiência de 18 anos produzindo e criando objetos de aprendizagem, cursos a distância, design educacional, interfaces para sistemas de aprendizagem. Gestor de equipe para projetos educacionais, no Ensino Básico, Médio e Ensino Superior. Nesse período de trabalho gerenciou equipes e desenvolveu as habilidades de liderança e gestão. Acredita na integração e aplicação prática dos conhecimentos para a realização de projetos inovadores, sólidos e sustentáveis a longo prazo. Um dos grandes sonhos realizados foi o lançamento do curso gratuito Mande Bem no ENEM que atingiu mais de 500 mil estudantes em todo o Brasil contribuindo para a Educação Brasileira.

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