No que poderia ser um pequeno passo para a ciência potencialmente levando a um avanço, um engenheiro da Washington University em St. Louis tomou medidas para usar redes de nanocristais para aplicações de inteligência artificial.

Elijah Thimsen, professor assistente de energia, engenharia ambiental e química na Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas, e seus colaboradores desenvolveram um modelo para testar as teorias existentes sobre como os elétrons se movem através dos nanomateriais. Este modelo pode estabelecer a base para o uso de nanomateriais em um dispositivo de aprendizado de máquina.

"Quando alguém constrói dispositivos com nanomateriais, eles nem sempre se comportam como se fossem um material a granel, "Disse Thimsen." Uma das coisas que muda drasticamente é a maneira como esses elétrons se movem através do material, chamado de mecanismo de transporte de elétrons, mas não se compreende bem como isso acontece. "

Thimsen e sua equipe basearam o modelo em uma teoria incomum de que cada nanopartícula em uma rede é um nó conectado a todos os outros nós, não apenas seus vizinhos imediatos. Igualmente incomum é que a corrente que flui pelos nós não ocupa necessariamente os espaços entre os nós - ela precisa apenas passar pelos próprios nós. Esse comportamento, que é previsto pelo modelo, produz pontos de acesso atuais experimentalmente observáveis ​​em nanoescala, disse o pesquisador.

Além disso, a equipe olhou para outro modelo chamado rede neural, com base no cérebro humano e no sistema nervoso. Os cientistas têm trabalhado para construir novos chips de computador para emular essas redes, mas esses chips estão muito aquém do cérebro humano, que contém até 100 bilhões de nós e 10, 000 conexões por nó.

"Se tivermos um grande número de nós - muito maior do que qualquer coisa que existe - e um grande número de conexões, como o treinamos? ", pergunta Thimsen." Queremos que essa grande rede execute algo útil, como uma tarefa de reconhecimento de padrões. "

Com base nessas teorias de rede, Thimsen propôs um projeto inicial para projetar um chip simples, forneça dados específicos e estude os resultados.

"Se o tratarmos como uma rede neural, queremos ver se a saída do dispositivo dependerá da entrada, - disse Thimsen. - Assim que pudermos provar isso, vamos dar o próximo passo e propor um novo dispositivo que nos permite treinar este sistema para realizar uma tarefa simples de reconhecimento de padrões. "

Os resultados do seu trabalho foram publicados na publicação online avançada do The Journal of Physical Chemistry C .