A computação digital tornou quase todas as formas de computação analógica obsoletas desde a década de 1950. Contudo, há uma grande exceção que rivaliza com o poder computacional dos dispositivos digitais mais avançados:o cérebro humano.

O cérebro humano é uma rede densa de neurônios. Cada neurônio está conectado a dezenas de milhares de outros, e eles usam sinapses para disparar informações de um lado para outro constantemente. Com cada troca, o cérebro modula essas conexões para criar caminhos eficientes em resposta direta ao ambiente circundante. Os computadores digitais vivem em um mundo de uns e zeros. Eles executam tarefas sequencialmente, seguindo cada etapa de seus algoritmos em uma ordem fixa.

Uma equipe de pesquisadores da Escola de Engenharia Swanson de Pitt desenvolveu uma "sinapse artificial" que não processa informações como um computador digital, mas simula a forma analógica com que o cérebro humano conclui tarefas. Liderado por Feng Xiong, professor assistente de engenharia elétrica e da computação, os pesquisadores publicaram seus resultados na recente edição da revista. Materiais avançados (DOI:10.1002 / adma.201802353). Seus co-autores Pitt incluem Mohammad Sharbati (primeiro autor), Yanhao Du, Jorge Torres, Nolan Ardolino, e Minhee Yun.

"A natureza analógica e o paralelismo maciço do cérebro são em parte porque os humanos podem superar até mesmo os computadores mais poderosos quando se trata de funções cognitivas de ordem superior, como reconhecimento de voz ou reconhecimento de padrões em conjuntos de dados complexos e variados, "explica o Dr. Xiong.

Um campo emergente chamado "computação neuromórfica" concentra-se no design de hardware computacional inspirado no cérebro humano. Dr. Xiong e sua equipe construíram sinapses artificiais baseadas em grafeno em uma configuração de favo de mel bidimensional de átomos de carbono. As propriedades condutoras do grafeno permitiram aos pesquisadores ajustar com precisão sua condutância elétrica, que é a força da conexão sináptica ou o peso sináptico. A sinapse de grafeno demonstrou excelente eficiência energética, assim como sinapses biológicas.

No recente ressurgimento da inteligência artificial, computadores já podem replicar o cérebro de certas maneiras, mas leva cerca de uma dúzia de dispositivos digitais para imitar uma sinapse analógica. O cérebro humano tem centenas de trilhões de sinapses para transmitir informações, então construir um cérebro com dispositivos digitais é aparentemente impossível, ou pelo menos, não escalonável. A abordagem do Xiong Lab fornece uma rota possível para a implementação de hardware de redes neurais artificiais em grande escala.

De acordo com o Dr. Xiong, redes neurais artificiais baseadas na tecnologia atual CMOS (semicondutor de óxido de metal complementar) sempre terão funcionalidade limitada em termos de eficiência energética, escalabilidade, e densidade de embalagem. "É muito importante que desenvolvamos novos conceitos de dispositivos para eletrônica sináptica de natureza analógica, energia eficiente, escalável, e adequado para integrações em grande escala, "ele diz." Nossa sinapse de grafeno parece verificar todas as caixas nesses requisitos até agora. "

Com a flexibilidade inerente do grafeno e excelentes propriedades mecânicas, essas redes neurais baseadas em grafeno podem ser empregadas em eletrônicos flexíveis e vestíveis para permitir a computação na "extremidade da internet" - locais onde dispositivos de computação, como sensores, fazem contato com o mundo físico.

"Ao capacitar até mesmo um nível rudimentar de inteligência em dispositivos eletrônicos vestíveis e sensores, podemos monitorar nossa saúde com sensores inteligentes, fornecer cuidados preventivos e diagnósticos oportunos, monitorar o crescimento das plantas e identificar possíveis problemas de pragas, e regular e otimizar o processo de fabricação - melhorando significativamente a produtividade geral e a qualidade de vida em nossa sociedade, "Dr. Xiong diz.

O desenvolvimento de um cérebro artificial que funcione como o cérebro humano analógico ainda requer uma série de avanços. Os pesquisadores precisam encontrar as configurações certas para otimizar essas novas sinapses artificiais. Eles precisarão torná-los compatíveis com uma série de outros dispositivos para formar redes neurais, e eles precisarão garantir que todas as sinapses artificiais em uma rede neural de grande escala se comportem exatamente da mesma maneira. Apesar dos desafios, Dr. Xiong diz que está otimista sobre a direção que eles estão tomando.

"Estamos muito entusiasmados com este progresso, uma vez que pode potencialmente levar à eficiência energética, implementação de hardware de computação neuromórfica, que atualmente é realizado em clusters de GPU de uso intensivo de energia. O traço de baixa potência de nossa sinapse artificial e sua natureza flexível a tornam uma candidata adequada para qualquer tipo de I.A. dispositivo, que revolucionaria nossas vidas, talvez até mais do que a revolução digital que vimos nas últimas décadas, "Dr. Xiong diz.