A capacidade do cérebro de aprender e memorizar simultaneamente grandes quantidades de informações enquanto requer pouca energia inspirou um campo inteiro a buscar computadores parecidos com o cérebro - ou neuromórficos. Pesquisadores da Stanford University e do Sandia National Laboratories desenvolveram anteriormente uma parte desse computador:um dispositivo que atua como uma sinapse artificial, imitando a maneira como os neurônios se comunicam no cérebro.

Em um artigo publicado online pela revista Ciência em 25 de abril, a equipe relata que um conjunto de protótipos de nove desses dispositivos teve um desempenho ainda melhor do que o esperado na velocidade de processamento, eficiência energética, reprodutibilidade e durabilidade.

Esperando ansiosamente, os membros da equipe desejam combinar sua sinapse artificial com a eletrônica tradicional, que eles esperam que possa ser um passo em direção ao suporte de aprendizagem artificialmente inteligente em pequenos dispositivos.

"Se você tem um sistema de memória que pode aprender com a eficiência energética e velocidade que apresentamos, então você pode colocá-lo em um smartphone ou laptop, "disse Scott Keene, coautor do artigo e aluno de pós-graduação do laboratório de Alberto Salleo, professor de ciência de materiais e engenharia em Stanford, co-autor sênior. "Isso abriria o acesso à capacidade de treinar nossas próprias redes e resolver problemas localmente em nossos próprios dispositivos, sem depender da transferência de dados para fazer isso."

Uma bateria ruim, uma boa sinapse

A sinapse artificial da equipe é semelhante a uma bateria, modificado para que os pesquisadores possam aumentar ou diminuir o fluxo de eletricidade entre os dois terminais. Esse fluxo de eletricidade emula como o aprendizado é conectado ao cérebro. Este é um design especialmente eficiente porque o processamento de dados e o armazenamento de memória acontecem em uma ação, em vez de um sistema de computador mais tradicional, onde os dados são processados ​​primeiro e depois movidos para o armazenamento.

Ver como esses dispositivos funcionam em uma matriz é uma etapa crucial porque permite aos pesquisadores programar várias sinapses artificiais simultaneamente. Isso consome muito menos tempo do que ter que programar cada sinapse uma por uma e é comparável à forma como o cérebro realmente funciona.

Em testes anteriores de uma versão anterior deste dispositivo, os pesquisadores descobriram que o processamento e a ação da memória requerem cerca de um décimo da energia necessária para um sistema de computação de última geração para realizar tarefas específicas. Ainda, os pesquisadores temiam que a soma de todos esses dispositivos trabalhando juntos em matrizes maiores pudesse causar o risco de consumir muita energia. Então, eles reconfiguraram cada dispositivo para conduzir menos corrente elétrica - tornando-as baterias muito piores, mas tornando o conjunto ainda mais eficiente em termos de energia.

O array 3 por 3 contou com um segundo tipo de dispositivo - desenvolvido por Joshua Yang na Universidade de Massachusetts, Amherst, quem é co-autor do artigo - que atua como uma chave para a programação de sinapses dentro do array.

"Fazer a fiação de tudo exigiu muita solução de problemas e muitos fios. Tivemos que garantir que todos os componentes do array estivessem funcionando em conjunto, "disse Armantas Melianas, um pós-doutorado no laboratório Salleo. "Mas quando vimos tudo se iluminar, era como uma árvore de Natal. Esse foi o momento mais emocionante. "

Durante o teste, a matriz superou as expectativas dos pesquisadores. O desempenho foi tão rápido que a equipe prevê que a próxima versão desses dispositivos precisará ser testada com componentes eletrônicos especiais de alta velocidade. Depois de medir a alta eficiência energética na matriz 3 por 3, os pesquisadores executaram simulações de computador de uma matriz de sinapses maior de 1024 por 1024 e estimaram que ela poderia ser alimentada pelas mesmas baterias usadas atualmente em smartphones ou pequenos drones. Os pesquisadores também foram capazes de trocar os dispositivos mais de um bilhão de vezes - outra prova de sua velocidade - sem ver qualquer degradação em seu comportamento.

"Acontece que os dispositivos de polímero, se você os trata bem, pode ser tão resiliente quanto as contrapartes tradicionais feitas de silício. Esse foi talvez o aspecto mais surpreendente do meu ponto de vista, "Salleo disse." Para mim, isso muda a forma como penso sobre esses dispositivos de polímero em termos de confiabilidade e como podemos usá-los. "

Espaço para criatividade

Os pesquisadores ainda não submeteram seu array a testes que determinam o quão bem ele aprende, mas isso é algo que eles planejam estudar. A equipe também quer ver como seu dispositivo resiste a diferentes condições - como altas temperaturas - e trabalhar na integração com a eletrônica. Existem também muitas questões fundamentais a serem respondidas que podem ajudar os pesquisadores a entender exatamente por que seu dispositivo funciona tão bem.

"Esperamos que mais pessoas comecem a trabalhar neste tipo de dispositivo porque não há muitos grupos focados nesta arquitetura em particular, mas achamos que é muito promissor, "Disse Melianas." Ainda há muito espaço para melhorias e criatividade. Nós mal tocamos a superfície. "