Investigadores da Universidade de Massachusetts Amherst, nos EUA, criaram um neurónio artificial com funções eléctricas muito semelhantes às dos neurónios biológicos. Utilizando nanofios de proteínas sintetizados a partir de bactérias geradoras de electricidade, a equipa acredita agora ter aberto caminho para computadores imensamente eficientes, construídos com base em princípios biológicos, que serão capazes de interagir directamente com células vivas. Embora os engenheiros electrotécnicos e informáticos tenham, há muito, se interessado pelo uso de neurónios artificiais como circuitos para computadores mais eficientes, o problema sempre foi como manter a sua tensão operacional baixa o suficiente. “As versões anteriores de neurónios artificiais usavam dez vezes mais tensão — e 100 vezes mais energia — do que o que criámos”, declarou Jun Yao, professor e coordenador da equipa. “Os nossos (neurónios artificiais) registam apenas 0,1 volts, aproximadamente o mesmo que os neurónios do nosso corpo.” Há uma ampla gama de aplicações para esses novos neurónios artificiais, desde o redesenho de computadores com base em princípios bioinspirados que são muito mais eficientes, até dispositivos electrónicos que serão capazes de se comunicar directamente com o nosso corpo, como próteses biônicas e implantes robóticos mais avançados.advertisement “Actualmente, temos todos os tipos de sistemas de detecção electrónica vestíveis, mas são relativamente desajeitados e ineficientes. Sempre que detectam um sinal do nosso corpo, precisam de amplificá-lo electricamente para que um computador possa analisá-lo. Esta etapa intermediária de amplificação aumenta o consumo de energia e a complexidade do circuito, mas os sensores construídos com os nossos neurónios de baixa tensão serão capazes de dispensar qualquer amplificação”, afirmou Yao. Woojoon Park e os seus colegas do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia cunharam o termo “neuristor” para a nova classe de componentes neuromórficos que os investigadores criaram, diferentes da versão anunciada pelos americanos. A Inteligência Artificial que utiliza essa tecnologia consumirá menos electricidade, mantendo o desempenho, e poderá compensar falhas parciais do circuito para retomar o funcionamento normal Park concentrou-se noutra característica fundamental dos neurónios humanos: além de regular as sinapses responsáveis ​​pela troca de sinais, os neurónios individuais também processam informações através da plasticidade intrínseca, a capacidade adaptativa de se tornarem mais ou menos sensíveis dependendo do contexto. Segundo o site Inovação Tecnológica, a plasticidade intrínseca refere-se à capacidade adaptativa do cérebro, por exemplo, quando ficamos menos assustados ao ouvir o mesmo som repetidamente ou respondemos mais rapidamente a um estímulo específico depois de nos habituarmos. O novo neuristor é um componente neural artificial que ajusta autonomamente a frequência dos seus sinais, semelhante à forma como o cérebro fica menos assustado com estímulos repetidos ou, inversamente, torna-se cada vez mais sensível com o treino. O novo componente é um híbrido, resultado da combinação de um memristor Mott volátil, que reage momentaneamente antes de retornar ao seu estado original, com um memristor não volátil, que armazena sinais de entrada por longos períodos. Isso permitiu a implementação de um componente que pode controlar livremente a frequência de disparo de um neurónio — sua frequência de pico. Ao combinar as duas arquitecturas, os sinais de pico neuronais e as mudanças na resistência do memristor influenciam-se mutuamente, ajustando automaticamente as respostas. Simplificando, reproduz num único dispositivo semicondutor sempre que o cérebro se torna menos assustado com sons repetidos ou mais sensível a estímulos repetidos. E isso também traz ganhos de consumo: em simulações com uma rede neural esparsa, a função de memória interna do neurónio permitiu-lhe atingir o mesmo desempenho que uma rede neural convencional, mas com 27,7% menos consumo de energia. Outra vantagem importante demonstrada pelo neuristor é que, mesmo que alguns neurónios fossem danificados, a plasticidade intrínseca permitia que a rede se reorganizasse e restaurasse o desempenho. A Inteligência Artificial que utiliza essa tecnologia consumirá menos electricidade, mantendo o desempenho, e poderá compensar falhas parciais do circuito para retomar o funcionamento normal.