p Uma nova tecnologia de computação chamada "organismoids" imita alguns aspectos do pensamento humano, aprendendo a esquecer memórias sem importância enquanto retém outras mais vitais. p "O cérebro humano é capaz de aprendizado contínuo ao longo da vida, "disse Kaushik Roy, Edward G. Tiedemann Jr., da Purdue University, Professor Distinto de Engenharia Elétrica e de Computação. "E faz isso parcialmente, esquecendo algumas informações que não são críticas. Aprendo lentamente, mas eu continuo esquecendo outras coisas ao longo do caminho, portanto, há uma degradação graciosa em minha precisão em detectar coisas que são antigas. O que estamos tentando fazer é imitar esse comportamento do cérebro até certo ponto, para criar computadores que não apenas aprendam novas informações, mas também o que esquecer. "

p O trabalho foi realizado por pesquisadores da Purdue, Universidade Rutgers, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts, Laboratório Nacional de Brookhaven e Laboratório Nacional de Argonne.

p No centro da pesquisa está um "material quântico" de cerâmica chamado níquelato de samário, que foi usado para criar dispositivos chamados organismoids, disse Shriram Ramanathan, um professor de engenharia de materiais da Purdue.

p "Esses dispositivos possuem certas características de seres vivos e nos permitem desenvolver novos algoritmos de aprendizagem que imitam alguns aspectos do cérebro humano, "Roy disse." Os resultados têm implicações de longo alcance para os campos de materiais quânticos, bem como para a computação inspirada no cérebro. "

p Os resultados são detalhados em um artigo publicado na segunda-feira (14 de agosto) no jornal Nature Communications .

p Quando exposto ao gás hidrogênio, o material sofre uma mudança massiva de resistência, já que sua estrutura cristalina é "dopada" por átomos de hidrogênio. Diz-se que o material respira, expandindo quando o hidrogênio é adicionado e contraindo quando o hidrogênio é removido.

p "O principal sobre o material é que, quando ele respira hidrogênio, há um efeito mecânico quântico espetacular que permite que a resistência mude em ordens de magnitude, "Ramanathan disse." Isso é muito incomum, e o efeito é reversível porque este dopante pode ser fracamente ligado à rede, portanto, se você remover o hidrogênio do ambiente, poderá alterar a resistência elétrica. "

p Os co-autores do artigo de pesquisa incluem o associado de pesquisa de pós-doutorado de Purdue, Fan Zuo, e o estudante de graduação Priyadarshini Panda. Uma lista completa dos co-autores está disponível no resumo.

p Quando o hidrogênio é exposto ao material, ele se divide em um próton e um elétron, e o elétron se liga ao níquel, temporariamente fazendo com que o material se torne um isolante.

p "Então, quando o hidrogênio sai, este material torna-se condutor novamente, "Ramanathan disse." O que mostramos neste artigo é a extensão da condução e do isolamento que pode ser ajustada com muito cuidado. "

p Essa mudança de condutância e a "deterioração dessa condutância com o tempo" são semelhantes a um comportamento animal chave chamado habituação.

p "Muitos animais, até mesmo organismos que não têm cérebro, possuem esta habilidade fundamental de sobrevivência, "Roy disse." E é por isso que chamamos isso de comportamento organísmico. Se eu vir certas informações regularmente, Eu me habituo, reter a memória dele. Mas se eu não vejo essas informações há muito tempo, então começa lentamente a deteriorar. Então, o comportamento da condutância que sobe e desce de forma exponencial pode ser usado para criar um novo modelo de computação que aprenderá gradativamente e, ao mesmo tempo, esquecerá as coisas de maneira adequada. "

p Os pesquisadores desenvolveram um "modelo de aprendizagem neural" que denominaram plasticidade sináptica adaptativa.

p "Isso pode ser muito importante porque é um dos primeiros exemplos de uso de materiais quânticos diretamente para resolver um grande problema de aprendizagem neural, "Ramanathan disse.

p Os pesquisadores usaram os organismoids para implementar o novo modelo de plasticidade sináptica.

p "Usando este efeito, somos capazes de modelar algo que é um problema real na computação neuromórfica, "Disse Roy." Por exemplo, se eu conheci suas características faciais, ainda posso sair e aprender as características de outra pessoa sem realmente esquecer as suas. Contudo, isso é difícil para os modelos de computação fazerem. Ao aprender seus recursos, eles podem esquecer as características da pessoa original, um problema chamado esquecimento catastrófico. "

p A computação neuromórfica não se destina a substituir o hardware de computador convencional de uso geral, com base em transistores semicondutores de óxido metálico complementar, ou CMOS. Em vez de, espera-se que funcione em conjunto com a computação baseada em CMOS. Considerando que a tecnologia CMOS é especialmente adepta da realização de cálculos matemáticos complexos, a computação neuromórfica pode ser capaz de desempenhar funções como reconhecimento facial, raciocínio e tomada de decisão humana.

p A equipe de Roy realizou o trabalho de pesquisa sobre o modelo de plasticidade, e outros colaboradores concentraram-se na física de como explicar o processo de mudança impulsionada pelo doping na condutância central para o papel. A equipe multidisciplinar inclui especialistas em materiais, Engenharia elétrica, física, e algoritmos.

p "Não é sempre que um cientista de materiais pode falar com uma pessoa de circuitos como o professor Roy e inventar algo significativo, "Ramanathan disse.

p Os organismoides podem ter aplicações no campo emergente da spintrônica. Os computadores convencionais usam a presença e a ausência de carga elétrica para representar uns e zeros em um código binário necessário para realizar cálculos. Spintrônica, Contudo, usa o "estado de spin" dos elétrons para representar uns e zeros.

p Ele poderia trazer circuitos que se assemelham a neurônios biológicos e sinapses em um design compacto que não é possível com os circuitos CMOS. Considerando que seriam necessários muitos dispositivos CMOS para imitar um neurônio ou sinapse, pode ser necessário apenas um único dispositivo spintrônico.

p Em trabalho futuro, os pesquisadores podem demonstrar como se habituar a um circuito integrado em vez de expor o material ao gás hidrogênio.