p Um gato pode reconhecer um rosto com mais rapidez e eficiência do que um supercomputador. Essa é uma das razões pelas quais o cérebro de um felino é o modelo para um projeto de computador de inspiração biológica envolvendo a Universidade de Michigan. p O engenheiro de computação da U-M, Wei Lu, deu um passo para desenvolver este tipo revolucionário de máquina que poderia ser capaz de aprender e reconhecer, além de tomar decisões mais complexas e executar mais tarefas simultaneamente do que os computadores convencionais.

p Lu construiu anteriormente um "memristor, "um dispositivo que substitui um transistor tradicional e atua como uma sinapse biológica, lembrando as tensões passadas a que foi submetido. Agora, ele demonstrou que este memristor pode conectar circuitos convencionais e apoiar um processo que é a base para a memória e aprendizagem em sistemas biológicos.

p Um artigo sobre a pesquisa é publicado online em Nano Letras e está programado para aparecer na próxima edição de abril da revista.

p "Estamos construindo um computador da mesma forma que a natureza constrói um cérebro, "disse o Lu, um professor assistente no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação da U-M. "A ideia é usar um paradigma completamente diferente em comparação com os computadores convencionais. O cérebro do gato define uma meta realista porque é muito mais simples do que o cérebro humano, mas ainda é extremamente difícil de replicar em complexidade e eficiência."

p O supercomputador mais sofisticado de hoje pode realizar certas tarefas com a funcionalidade do cérebro de um gato, mas é uma máquina enorme com mais de 140, 000 unidades de processamento central e uma fonte de alimentação dedicada. E ainda tem um desempenho 83 vezes mais lento do que o cérebro de um gato, Lu escreveu em seu jornal.

p No cérebro de um mamífero, neurônios estão conectados uns aos outros por sinapses, que atuam como interruptores reconfiguráveis ​​que podem formar caminhos que ligam milhares de neurônios. Mais importante, as sinapses lembram essas vias com base na força e no tempo dos sinais elétricos gerados pelos neurônios.

p Em um computador convencional, as funções lógicas e de memória estão localizadas em diferentes partes do circuito e cada unidade de computação é conectada apenas a um punhado de vizinhos no circuito. Como resultado, computadores convencionais executam código de forma linear, linha por linha, Disse o Lu. Eles são excelentes na execução de tarefas relativamente simples com variáveis ​​limitadas.

p Mas um cérebro pode realizar muitas operações simultaneamente, ou em paralelo. É assim que podemos reconhecer um rosto em um instante, mas mesmo um supercomputador levaria muito, muito mais tempo e consomem muito mais energia ao fazê-lo.

p Até aqui, Lu conectou dois circuitos eletrônicos com um memristor. Ele demonstrou que este sistema é capaz de um processo de memória e aprendizagem denominado "plasticidade dependente do tempo de pico". Esse tipo de plasticidade refere-se à capacidade das conexões entre os neurônios se tornarem mais fortes a partir do momento em que são estimulados em relação uns aos outros. Acredita-se que a plasticidade dependente do tempo de pico seja a base para a memória e o aprendizado em cérebros de mamíferos.

p "Mostramos que podemos usar o tempo de tensão para aumentar ou diminuir gradualmente a condutância elétrica neste sistema baseado em memristor. Em nossos cérebros, mudanças semelhantes na condutância da sinapse, essencialmente, dão origem à memória de longo prazo, "Lu disse.

p A próxima etapa é construir um sistema maior, Disse o Lu. Seu objetivo é alcançar a sofisticação de um supercomputador em uma máquina do tamanho de um recipiente de bebida de dois litros. Isso pode demorar vários anos.

p Lu disse que um análogo eletrônico do cérebro de um gato seria capaz de pensar de forma inteligente no nível do gato. Por exemplo, se a tarefa fosse encontrar o caminho mais curto da porta da frente até o sofá em uma casa cheia de móveis, e o computador conhece apenas a forma do sofá, uma máquina convencional poderia fazer isso. Mas se você moveu o sofá, não perceberia o ajuste e encontraria um novo caminho. É isso que os engenheiros esperam que o computador do cérebro do gato seja capaz. O principal financiador do projeto, a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa, não está interessado em sofás. Mas isso ilustra o tipo de aprendizado para o qual a máquina está sendo projetada.