Biocircuitos imitam sinapses e neurônios para computação sensorial

Memocapacitor

Componentes lógicos projetados com inspiração biológica prometem acelerar os esforços rumo à computação neuromórfica, a computação massivamente paralela que imita o funcionamento do cérebro.

É o primeiro exemplo de um "memocapacitor" baseado em lipídios, um componente de armazenamento de carga com memória que processa informações da mesma forma que as sinapses no cérebro.

A descoberta reforça as possibilidades de uma inteligência artificial baseada em um hardware híbrido: Se o aprendizado de máquina tenta imitar o cérebro humano, o que poderia ser mais lógico do que usar um hardware inspirado na própria biologia?

Em outras palavras, o objetivo de longo prazo é construir uma inteligência artificial em um hardware - o que temos hoje são programas, ou seja, uma inteligência artificial baseada em software - não apenas de inspiração biológica, mas efetivamente utilizando biocomponentes.

"Nosso objetivo é desenvolver materiais e elementos de computação que funcionem como sinapses biológicas e neurônios - com vasta interconectividade e flexibilidade - para permitir sistemas autônomos que operam de maneira diferente dos dispositivos de computação atuais, e oferecer novas funcionalidades e recursos de aprendizado," disse o pesquisador Joseph Najem, do Laboratório Nacional Oak Ridge, nos EUA.

Processamento inspirado na biologia

A abordagem de Najem utiliza materiais macios para imitar as membranas celulares e simular o modo como as células nervosas se comunicam.

Uma membrana celular artificial - formada na interface de duas gotas de água revestidas de lipídios e postas em óleo - explora as propriedades eletrofisiológicas dinâmicas do material. Quando uma tensão elétrica é aplicada, as cargas se acumulam nos dois lados da membrana, como energia armazenada, análoga à maneira como os capacitores funcionam nos circuitos eletroeletrônicos tradicionais.

Mas, diferentemente dos capacitores comuns, o memocapacitor pode "lembrar" uma tensão aplicada anteriormente e - literalmente - moldar como as informações são processadas com base nessa memória. As membranas sintéticas alteram a área e a espessura da superfície, dependendo da atividade elétrica. Essas membranas que mudam de forma podem ser ajustadas como filtros adaptativos para sinais biofísicos e bioquímicos específicos.

"A nova funcionalidade abre avenidas para o processamento não-digital de sinais e para o aprendizado de máquina modelados na natureza," acrescentou Pat Collier, membro da equipe.

Computação neuromórfica

Uma característica básica de todos os computadores digitais é a separação de processamento e memória. As informações são transferidas entre o disco rígido, a memória RAM e o processador, o que cria um gargalo inerente à arquitetura, não importa quão pequeno ou rápido o hardware possa ser.

A computação neuromórfica, modelada no sistema nervoso, emprega arquiteturas que são fundamentalmente diferentes, com a memória e o processamento do sinal colocalizados nos elementos da memória - memoristores, memocapacitores e memoindutores.

Essas "memórias" compõem o hardware sináptico de sistemas que imitam o processamento, o aprendizado e a memória da informação conforme esses processos são executados nos sistemas biológicos. Os sistemas projetados com esses memocomponentes oferecem vantagens em escalabilidade e baixo consumo de energia, fornecendo um caminho alternativo para a inteligência artificial.

Os próximos passos, diz a equipe, consistirão em explorar novos biomateriais e estudar redes simples para obter funcionalidades do tipo cerebral usando os memocomponentes.

Fonte: Revista: Nature Communications