Uma equipe liderada pelo professor Simon Brown da University of Canterbury (UC) desenvolveu chips de computador com funcionalidade semelhante à do cérebro, que poderia reduzir significativamente as emissões globais de carbono da computação.

Publicado esta semana em uma prestigiosa revista revisada por pares Avanços da Ciência , o artigo prova que os sinais nos chips são muito parecidos com os que passam pela rede de neurônios no cérebro. Isso é importante para construir novos tipos de computadores porque o cérebro é incrivelmente bom no processamento de informações usando quantidades muito pequenas de energia. A computação semelhante ao cérebro pode permitir a "computação de ponta" e lidar com o consumo cada vez maior de energia dos computadores. Também reduziria significativamente a quantidade de dados compartilhados com empresas como Google e Facebook, e reduzir as emissões globais de carbono da computação.

Os chips são baseados na auto-organização de nanopartículas - aproveitando os princípios físicos em escalas inimaginavelmente pequenas, cem mil vezes menor que a espessura de um cabelo humano, para fazer redes semelhantes ao cérebro.

Os componentes deste novo chip estão no nível atômico e são tão pequenos que não podem ser vistos a olho nu ou microscópios convencionais, e só pode ser visto em microscópios eletrônicos.

"A pesquisa mostra que esse tipo de chip realmente imita o comportamento de sinalização do cérebro. Ficamos surpresos com a extensão em que as avalanches ou cascatas de pulsos de voltagem em nossos chips replicam as avalanches de 'potenciais de ação' que são observadas no cérebro. Estes são os sinais que passam instruções de um "neurônio" para outro, e, portanto, replicá-los é um passo importante para ser capaz de fazer chips de computador com funcionalidade semelhante à do cérebro, "Professor Brown diz.

"Esses chips podem fornecer um tipo diferente de inteligência artificial. Ao compreender os processos físicos fundamentais subjacentes, acreditamos que podemos projetar esses chips e controlar seu comportamento para fazer coisas como reconhecimento de padrões ou imagem, "ele diz." A chave é que o processamento no chip e com baixo consumo de energia abre novas aplicações que não são possíveis atualmente. "

As aplicações potenciais da tecnologia de reconhecimento de padrões no chip podem ser encontradas em varreduras de retina em telefones celulares, robótica, veículos autônomos e dispositivos biomédicos. A equipe está ciente das preocupações com a IA e trabalha com cientistas sociais para entender as considerações éticas em conjunto com a pesquisa. É possível que, ao permitir que mais processamento de dados ocorra nos telefones celulares, a tecnologia pode contornar as preocupações sobre o compartilhamento de dados com grandes empresas como Facebook e Google.

Avalanches e criticidade em redes em nanoescala auto-organizadas é coautor do doutorando Josh Mallinson, Shota Shirai e Edoardo Galli, e os pós-doutorandos Susant Acharya e Saurabh Bose. A pesquisa mostra que os chips são baseados na auto-organização de nanopartículas - aproveitando os princípios físicos em escalas inimaginavelmente pequenas, cem mil vezes menor que a espessura de um cabelo humano, para fazer redes semelhantes ao cérebro.