Você já desejou que seu computador pudesse pensar como você ou talvez até mesmo entendê-lo?

Esse futuro pode não ser agora, mas está um passo mais perto, graças a uma equipe de cientistas e engenheiros liderada pela Texas A&M University e sua recente descoberta de uma mímica baseada em materiais para os sinais neurais responsáveis ​​pela transmissão de informações dentro do cérebro humano.

A equipe multidisciplinar, liderado pelo químico da Texas A&M Sarbajit Banerjee em colaboração com o engenheiro elétrico e de computação da Texas A&M R. Stanley Williams e outros colegas na América do Norte e no exterior, descobriu um mecanismo de comutação elétrica semelhante a um neurônio no material de estado sólido β'-CuxV2O5 - especificamente, como ele se transforma reversivelmente entre comportamento condutor e isolante sob comando.

A equipe foi capaz de esclarecer o mecanismo subjacente que conduz esse comportamento, dando uma nova olhada no β'-CuxV2O5, um notável material tipo camaleão que muda com a temperatura ou um estímulo elétrico aplicado. No processo, eles se concentraram em como os íons de cobre se movem dentro do material e como essa dança sutil, por sua vez, espalha elétrons para transformá-lo. A pesquisa revelou que o movimento dos íons de cobre é o eixo de uma mudança de condutividade elétrica que pode ser aproveitada para criar picos elétricos da mesma maneira que os neurônios funcionam no sistema nervoso cerebral - um passo importante para desenvolver circuitos que funcionam como o cérebro humano .

O artigo resultante, que apresenta os alunos de pós-graduação em química da Texas A&M Abhishek Parija (agora na Intel Corporation), Justin Andrews e Joseph Handy como primeiros autores, é publicado hoje (27 de fevereiro) no jornal Cell Press Matéria .

Em sua busca para desenvolver novos modos de computação com eficiência energética, o amplo grupo de colaboradores está capitalizando materiais com instabilidades eletrônicas ajustáveis ​​para alcançar o que é conhecido como computação neuromórfica, ou computação projetada para replicar as capacidades únicas do cérebro e eficiências incomparáveis.

"A natureza nos deu materiais com os tipos apropriados de comportamento para imitar o processamento de informações que ocorre em um cérebro, mas os caracterizados até o momento tiveram várias limitações, "Williams disse." A importância deste trabalho é mostrar que os químicos podem projetar e criar racionalmente materiais eletricamente ativos com propriedades neuromórficas significativamente melhoradas. À medida que entendemos mais, nossos materiais irão melhorar significativamente, proporcionando assim um novo caminho para o avanço tecnológico contínuo de nossas habilidades de computação. "

Enquanto smartphones e laptops parecem ficar mais elegantes e rápidos a cada iteração, Parija observa que novos materiais e paradigmas de computação livres de restrições convencionais são necessários para atender às demandas contínuas de velocidade e eficiência energética que estão sobrecarregando as capacidades dos chips de silício para computador, que estão a atingir os seus limites fundamentais em termos de eficiência energética. A computação neuromórfica é uma dessas abordagens, e a manipulação do comportamento de comutação em novos materiais é uma maneira de alcançá-lo.

"A premissa central - e por extensão a promessa central - da computação neuromórfica é que ainda não encontramos uma maneira de realizar cálculos de uma forma que seja tão eficiente quanto a forma como os neurônios e sinapses funcionam no cérebro humano, "disse Andrews, um bolsista de pesquisa em tecnologia espacial da NASA. "A maioria dos materiais são isolantes (não condutores), metálico (condutor) ou em algum lugar no meio. Alguns materiais, Contudo, pode se transformar entre os dois estados:isolante (desligado) e condutor (ligado) quase sob comando. "

Ao usar uma ampla combinação de técnicas computacionais e experimentais, Handy disse que a equipe foi capaz de demonstrar não só que este material passa por uma transição impulsionada por mudanças de temperatura, voltagem e intensidade do campo elétrico que podem ser usados ​​para criar circuitos semelhantes aos dos neurônios, mas também explicam de forma abrangente como essa transição acontece. Ao contrário de outros materiais que têm uma transição metal-isolante (MIT), este material depende do movimento de íons de cobre dentro de uma rede rígida de vanádio e oxigênio.

"Essencialmente, mostramos que um movimento muito pequeno de íons de cobre dentro da estrutura causa uma mudança massiva na condutância de todo o material, "Handy acrescentou." Por causa desse movimento dos íons de cobre, o material se transforma de isolante em condutor em resposta a mudanças externas de temperatura, tensão aplicada ou corrente aplicada. Em outras palavras, aplicar um pequeno pulso elétrico nos permite transformar o material e salvar as informações dentro dele enquanto ele funciona em um circuito, muito parecido com a forma como os neurônios funcionam no cérebro. "

Andrews compara a relação entre o movimento do íon cobre e os elétrons na estrutura do vanádio a uma dança.

"Quando os íons de cobre se movem, elétrons na rede de vanádio se movem em conjunto, espelhando o movimento dos íons de cobre, "Andrews disse." Desta forma, movimentos incrivelmente pequenos dos íons de cobre induzem grandes mudanças eletrônicas na rede de vanádio, sem quaisquer mudanças observáveis ​​na ligação vanádio-vanádio. É como se os átomos de vanádio 'vissem' o que o cobre está fazendo e respondessem. "

Transmitindo, armazenar e processar dados atualmente é responsável por cerca de 10 por cento do uso global de energia, mas Banerjee diz que as extrapolações indicam que a demanda por computação será muitas vezes maior do que o fornecimento de energia global projetado pode fornecer até 2040. Aumentos exponenciais nas capacidades de computação, portanto, são necessários para visões transformadoras, incluindo a Internet das Coisas, transporte autônomo, infraestrutura resiliente a desastres, medicina personalizada e outros grandes desafios da sociedade que, de outra forma, seriam sufocados pela incapacidade das tecnologias de computação atuais de lidar com a magnitude e a complexidade dos dados gerados por humanos e máquinas. Ele diz que uma maneira de romper as limitações da tecnologia de computação convencional é seguir uma sugestão da natureza - especificamente, o circuito neural do cérebro humano, que supera amplamente as arquiteturas de computador convencionais em termos de eficiência energética e também oferece novas abordagens para aprendizado de máquina e redes neurais avançadas.

"Para emular os elementos essenciais da função neuronal em circuitos artificiais, precisamos de materiais de estado sólido que exibam instabilidades eletrônicas, que, como neurônios, pode armazenar informações em seu estado interno e no tempo de eventos eletrônicos, "Banerjee disse." Nosso novo trabalho explora os mecanismos fundamentais e o comportamento eletrônico de um material que exibe tais instabilidades. Ao caracterizar completamente este material, também fornecemos informações que irão instruir o futuro design de materiais neuromórficos, que pode oferecer uma maneira de mudar a natureza da computação da máquina de aritmética simples para inteligência semelhante ao cérebro, enquanto aumenta drasticamente o rendimento e a eficiência energética dos processadores. "

Porque os vários componentes que lidam com operações lógicas, memória de armazenamento e dados de transferência são todos separados uns dos outros na arquitetura de computador convencional, Banerjee diz que eles são atormentados por ineficiências inerentes em relação ao tempo que leva para as informações serem processadas e quão fisicamente próximos os elementos do dispositivo podem estar antes que o desperdício térmico e o tunelamento "acidental" de elétrons entre os componentes se tornem grandes problemas. Por contraste, no cérebro humano, lógica, memory storage and data transfer are simultaneously integrated into the timed firing of neurons that are densely interconnected in 3-D fanned-out networks. Como resultado, the brain's neurons process information at 10 times lower voltage and an almost 5, 000 times lower synaptic operation energy in comparison to silicon computing architectures. To come close to achieving this kind of energetic and computational efficiency, he says new materials are needed that can undergo rapid internal electronic switching in circuits in a way that mimics how neurons fire in timed sequences.

Handy notes that the team still needs to optimize many parameters, such as transition temperature and switching speed along with the magnitude of the change in electrical resistance. By determining the underlying principles of the MIT in β'-CuxV2O5 as a prototype material within an expansive field of candidates, Contudo, the team has identified certain design motifs and tunable chemical parameters that ultimately prove useful in the design of future neuromorphic computing materials, a major endeavor that has been seeded by the Texas A&M X-Grant Program.

"This discovery is very exciting because it provides fertile ground for the development of new design principles for tuning materials properties and also suggests exciting new approaches to researchers in the field for thinking about energy efficient electronic instabilities, " Parija said. "Devices that incorporate neuromorphic computing promise improved energy efficiency that silicon-based computing has yet to deliver, as well as performance improvements in computing challenges like pattern recognition—tasks that the human brain is especially well-equipped to tackle. The materials and mechanisms we describe in this work bring us one step closer to realizing neuromorphic computing and in turn actualizing all of the societal benefits and overall promise that comes with it."