Na edição de setembro da revista Natureza, cientistas da Texas A&M University, Hewlett Packard Labs e a Universidade de Stanford descreveram um novo nanodispositivo que age quase de forma idêntica a uma célula do cérebro. Além disso, eles mostraram que essas células cerebrais sintéticas podem ser unidas para formar redes intrincadas que podem então resolver problemas de uma maneira semelhante à do cérebro.

"Este é o primeiro estudo em que fomos capazes de emular um neurônio com apenas um único dispositivo em nanoescala, que de outra forma precisaria de centenas de transistores, "disse o Dr. R. Stanley Williams, autor sênior do estudo e professor do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação. "Também temos sido capazes de usar com sucesso as redes de nossos neurônios artificiais para resolver versões de brinquedo de um problema do mundo real que é computacionalmente intenso mesmo para as tecnologias digitais mais sofisticadas."

Em particular, os pesquisadores demonstraram uma prova de conceito de que seu sistema inspirado no cérebro pode identificar possíveis mutações em um vírus, o que é altamente relevante para garantir a eficácia de vacinas e medicamentos para cepas que exibem diversidade genética.

Nas últimas décadas, as tecnologias digitais tornaram-se menores e mais rápidas em grande parte devido aos avanços na tecnologia dos transistores. Contudo, esses componentes críticos do circuito estão se aproximando rapidamente de seu limite de quão pequenos eles podem ser construídos, iniciando um esforço global para encontrar um novo tipo de tecnologia que pode complementar, se não substituir, transistores.

Além deste problema de "redução", as tecnologias digitais baseadas em transistores têm outros desafios bem conhecidos. Por exemplo, eles lutam para encontrar soluções ideais quando apresentados a grandes conjuntos de dados.

"Vamos dar um exemplo conhecido de como encontrar o caminho mais curto do seu escritório até sua casa. Se você tiver que fazer uma única parada, é um problema bastante fácil de resolver. Mas se por algum motivo você precisar fazer 15 paradas entre elas, você tem 43 bilhões de rotas para escolher, "disse o Dr. Suhas Kumar, autor principal do estudo e pesquisador da Hewlett Packard Labs. "Este é agora um problema de otimização, e os computadores atuais são bastante ineptos para resolvê-lo. "

Kumar acrescentou que outra tarefa árdua para máquinas digitais é o reconhecimento de padrões, como identificar um rosto como o mesmo, independentemente do ponto de vista ou reconhecer uma voz familiar enterrada em um barulho de sons.

Mas as tarefas que podem enviar máquinas digitais para um estado de confusão computacional são aquelas em que o cérebro se destaca. Na verdade, cérebros não são apenas rápidos em problemas de reconhecimento e otimização, mas também consomem muito menos energia do que os sistemas digitais. Portanto, imitando como o cérebro resolve esses tipos de tarefas, Williams disse que sistemas neuromórficos ou inspirados no cérebro podem superar alguns dos obstáculos computacionais enfrentados pelas tecnologias digitais atuais.

Para construir o bloco de construção fundamental do cérebro ou neurônio, os pesquisadores montaram um dispositivo sintético em nanoescala que consiste em camadas de diferentes materiais inorgânicos, cada um com uma função única. Contudo, eles disseram que a verdadeira magia acontece na fina camada feita de dióxido de nióbio composto.

Quando uma pequena tensão é aplicada a esta região, sua temperatura começa a aumentar. Mas quando a temperatura atinge um valor crítico, o dióxido de nióbio sofre uma rápida mudança na personalidade, passando de um isolador para um condutor. Mas quando começa a conduzir correntes elétricas, sua temperatura cai e o dióxido de nióbio volta a ser um isolante.

Essas transições para frente e para trás permitem que os dispositivos sintéticos gerem um pulso de corrente elétrica que se assemelha ao perfil de picos elétricos, ou potenciais de ação, produzidos por neurônios biológicos. Avançar, mudando a voltagem em seus neurônios sintéticos, os pesquisadores reproduziram uma ampla gama de comportamentos neuronais observados no cérebro, como sustentado, explosão e disparos caóticos de picos elétricos.

"Capturar o comportamento dinâmico dos neurônios é um objetivo fundamental para computadores inspirados no cérebro, "disse Kumar." Ao todo, fomos capazes de recriar cerca de 15 tipos de perfis de disparo neuronal, todos usando um único componente elétrico e com energias muito mais baixas em comparação com os circuitos baseados em transistores. "

Para avaliar se seus neurônios sintéticos podem resolver problemas do mundo real, os pesquisadores primeiro conectaram 24 desses dispositivos em nanoescala em uma rede inspirada nas conexões entre o córtex do cérebro e o tálamo, uma via neural bem conhecida envolvida no reconhecimento de padrões. Próximo, eles usaram este sistema para resolver uma versão de brinquedo do problema de reconstrução de quasispécies viral, onde variações mutantes de um vírus são identificadas sem um genoma de referência.

Por meio de entradas de dados, os pesquisadores introduziram a rede em fragmentos curtos de genes. Então, programando a força das conexões entre os neurônios artificiais dentro da rede, eles estabeleceram regras básicas sobre a união desses fragmentos genéticos. A tarefa semelhante a um quebra-cabeça para a rede era listar mutações no genoma do vírus com base nesses curtos segmentos genéticos.

Os pesquisadores descobriram que dentro de alguns microssegundos, sua rede de neurônios artificiais se estabeleceu em um estado indicativo do genoma de uma cepa mutante.

Williams e Kumar observaram que esse resultado é a prova do princípio de que seus sistemas neuromórficos podem executar tarefas rapidamente de maneira eficiente em termos de energia.

Os pesquisadores disseram que os próximos passos em sua pesquisa serão expandir o repertório de problemas que suas redes cerebrais podem resolver incorporando outros padrões de disparo e algumas propriedades marcantes do cérebro humano, como aprendizado e memória. Eles também planejam enfrentar os desafios de hardware para implementar sua tecnologia em escala comercial.

“Calcular a dívida nacional ou resolver alguma simulação em grande escala não é o tipo de tarefa em que o cérebro humano é bom e é por isso que temos computadores digitais. podemos alavancar nosso conhecimento das conexões neuronais para resolver problemas nos quais o cérebro é excepcionalmente bom, "disse Williams." Demonstramos que, dependendo do tipo de problema, existem maneiras diferentes e mais eficientes de fazer cálculos diferentes dos métodos convencionais usando computadores digitais com transistores. "