Como IA exige cada vez mais poderos pesquisadores estão buscando no cérebro maneiras mais eficientes de processar informações. Uma nova abordagem utiliza eletrônica suave e flexível para criar neurônios artificiais que pode imitar a sinalização biológica e até mesmo interagir diretamente com o tecido neural vivo.
Os pesquisadores há muito tentam criar os chamados chips “neuromórficos” feito de neurônios artificiais que imitam o comportamento de picos de suas contrapartes biológicas. Mas ainda existem grandes lacunas entre o funcionamento desses dispositivos e dos cérebros.
Neurônios reais no cérebro exibem uma ampla variedade de padrões de atividade, o que os ajuda a codificar e processar informações de forma extremamente eficiente. Em contraste, a maioria dos neurônios artificiais são cópias carbono uns dos outros, com comportamento de picos altamente uniforme, forçando os chips neuromórficos a usar milhões desses neurônios para alcançar funcionalidades ainda mais modestas.
Agora, uma equipe da Northwestern College desenvolveu uma nova técnica de fabricação para criar neurônios artificiais que imitam os complexos padrões de sinalização encontrados no cérebro. A produção dos neurônios foi tão realista que eles estimularam com sucesso os neurônios no tecido cerebral do rato. Mais importante ainda, a abordagem poderia lançar as bases para muitas IA mais eficiente em termos energéticos.
“O silício atinge complexidade por ter bilhões de dispositivos idênticos”, disse Mark Hersam, que co-liderou a pesquisa. disse em um comunicado de imprensa. “Tudo é igual, rígido e fixo depois de fabricado. O cérebro é o oposto. É heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para avançar nessa direção, precisamos de novos materiais e novas formas de construir eletrônicos.”
A equipe criou seus neurônios artificiais, descritos em um papel em Nanotecnologia da Naturezaimprimindo a jato tinta eletrônica especial em um polímero flexível. A tinta contém flocos em nanoescala de dissulfeto de molibdênio, que atua como semicondutor, e grafeno, que serve como condutor elétrico.
A tinta também contém um polímero estabilizador que os pesquisadores normalmente queimam após a impressão para evitar que interfira no fluxo de corrente. Mas os pesquisadores descobriram que, ao deixar parte para trás, poderiam introduzir imperfeições que resultam em um comportamento de sinalização muito mais sofisticado.
Em vez de queimar completamente o materials, eles o decompuseram parcialmente. Então, quando passaram uma corrente pelos neurônios impressos, o polímero quebrou ainda mais, mas em um padrão irregular que criou um fio condutor onde a corrente é comprimida em um canal apertado.
Essa through restrita liga e desliga rapidamente, disparando picos agudos de voltagem que se parecem muito com os picos encontrados em neurônios reais. O dispositivo não produz apenas pulsos liga-desliga simples, mas tudo, desde picos isolados até disparos sustentados e rajadas rítmicas, muito parecido com um neurônio actual.
Com apenas dois desses neurônios imprimíveis e alguns componentes básicos do circuito, os pesquisadores produziram padrões sofisticados de picos. E, o que é mais importante, eles foram capazes de ajustar a duração e a frequência dos picos para corresponder ao tempo dos potenciais de ação biológicos, o que poderia ser útil para aplicações como medicina bioeletrônica ou interfaces cérebro-computador.
Para testar se conseguiriam ir além da simples correspondência dos números, a equipa trabalhou com a professora de neurobiologia da Northwestern, Indira Raman, para ligar os seus neurónios artificiais a fatias de cerebelo de rato e disparar pontas no tecido. Os neurônios biológicos dispararam em resposta, mostrando que os sinais sintéticos eram convincentes o suficiente para ativar circuitos neurais reais.
“Você pode ver os neurônios vivos respondendo ao nosso neurônio synthetic”, disse Hersam. “Portanto, demonstramos sinais que não são apenas a escala de tempo certa, mas também o formato de pico certo para interagir diretamente com os neurônios vivos.”
Embora essas capacidades possam levar a algumas aplicações interessantes, os pesquisadores esperam principalmente que a tecnologia possa reduzir a conta de energia da IA, imitando o processamento mais eficiente do cérebro.
“Para atender às demandas energéticas da IA, as empresas de tecnologia estão construindo knowledge facilities de gigawatts alimentados por usinas nucleares dedicadas”, disse Hersam. Isso só pode ser ampliado até agora, em termos de energia e refrigeração, disse ele. “Não importa como você olhe, precisamos criar um {hardware} mais eficiente em termos de energia para IA.”
Dado o longo e tortuoso caminho desde a bancada do laboratório até ao chão de fábrica, parece improvável que esta tecnologia venha a afectar a conta de energia da indústria num futuro próximo. Mas poderia lançar as bases para uma maneira mais inteligente de fazer computação no futuro.