p À medida que o progresso na computação tradicional diminui, novas formas de computação estão surgindo. Na Penn State, uma equipe de engenheiros está tentando criar um tipo de computação que imite a eficiência das redes neurais do cérebro enquanto explora a natureza analógica do cérebro. p A computação moderna é digital, composto por dois estados, on-off ou um e zero. Um computador analógico, como o cérebro, tem muitos estados possíveis. É a diferença entre ligar ou desligar um interruptor de luz e ligar um interruptor mais escuro para diferentes níveis de iluminação.

p A computação neuromórfica ou inspirada no cérebro foi estudada por mais de 40 anos, de acordo com Saptarshi Das, o líder da equipe e professor assistente de engenharia e mecânica da Penn State. A novidade é que, à medida que os limites da computação digital foram atingidos, a necessidade de processamento de imagem de alta velocidade, por exemplo, para carros autônomos, cresceu. A ascensão do big data, que requer tipos de reconhecimento de padrões para os quais a arquitetura do cérebro é particularmente adequada, é outro motivador na busca da computação neuromórfica.

p "Temos computadores poderosos, não há dúvida acerca disso, o problema é que você precisa armazenar a memória em um lugar e fazer a computação em outro lugar, "Das disse.

p O transporte desses dados da memória para a lógica e vice-versa consome muita energia e diminui a velocidade da computação. Além disso, esta arquitetura de computador requer muito espaço. Se a computação e o armazenamento de memória pudessem estar localizados no mesmo espaço, esse gargalo poderia ser eliminado.

p "Estamos criando redes neurais artificiais, que procuram emular a eficiência de energia e área do cérebro, "explicou Thomas Shranghamer, aluno de doutorado do grupo Das e primeiro autor de artigo publicado recentemente em Nature Communications. "O cérebro é tão compacto que cabe no topo de seus ombros, enquanto um supercomputador moderno ocupa um espaço do tamanho de duas ou três quadras de tênis. "

p Como sinapses que conectam os neurônios do cérebro que podem ser reconfigurados, as redes neurais artificiais que a equipe está construindo podem ser reconfiguradas pela aplicação de um breve campo elétrico a uma folha de grafeno, a camada de átomos de carbono com uma espessura de um átomo. Neste trabalho, eles mostram pelo menos 16 estados de memória possíveis, ao contrário dos dois na maioria dos memristores à base de óxido, ou resistores de memória.

p "O que mostramos é que podemos controlar um grande número de estados de memória com precisão usando transistores de efeito de campo de grafeno simples, "Das disse.

p A equipe acredita que levar essa tecnologia para uma escala comercial é viável. Com muitas das maiores empresas de semicondutores buscando ativamente a computação neuromórfica, Das acredita que eles acharão este trabalho interessante.

p Além de Das e Shranghamer, o autor adicional no papel, intitulado "Graphene Memristive Synapses for High Precision Neuromorphic Computing, "é Aaryan Oberoi, Doutoranda em Ciências da Engenharia e Mecânica.