Redação do Site Inovação Tecnológica - 28/03/2022
Neurônio artificial magnético
A computação neuromórfica, um paradigma de computação inspirado no cérebro, reproduz a atividade das sinapses biológicas usando redes neurais artificiais.
Esses neurônios artificiais funcionam como um sistema de interruptores, de um modo tal que a posição "ligado" corresponde à retenção, ou aprendizado da informação, enquanto a posição "desligado" corresponde à exclusão, ou esquecimento da informação.
A maioria dos protótipos desenvolvidos até agora continua sendo controlada por correntes elétricas, o que envolve uma perda significativa de energia por dissipação de calor, como os computadores atuais, não apenas diminuindo a eficiência do sistema, como também limitando seu desempenho.
Para evitar esse inconveniente, Sofia Martins e uma equipe da Universidade Autônoma de Barcelona, na Espanha, estão propondo fazer os neurônios e sinapses artificiais usando a magnetoiônica, o controle não volátil das propriedades magnéticas de um material por meio da migração de íons.
Ainda é preciso usar eletricidade para acionar o movimento dos íons, mas o consumo de energia é drasticamente reduzido, tornando o armazenamento de dados energeticamente eficiente.
Memória e esquecimento magnéticos
A adoção do material magnético melhorou muito a eficiência da rede neural, mas restou ainda um problema: Embora a dissipação de calor diminua com os efeitos da migração de íons, o movimento magnetoiônico a temperatura ambiente é geralmente lento para aplicações práticos, envolvendo vários segundos ou até minutos para alternar o estado magnético.
Para resolver este problema, a equipe voltou-se para materiais cuja estrutura cristalina já continha os íons a serem transportados. Os óxidos de cobalto mostraram ser a melhor opção, sendo então testados em filmes de diversas espessuras, de 5 até 230 nanômetros. Os testes mostraram que, quando mais espesso o filme, mas rápida é a magnetização (memória) e a desmagnetização (esquecimento).
Finalmente, a equipe construiu os protótipos e testou os efeitos relacionados às capacidades neuromórficas de aprendizagem, confirmando que os sistemas magnetoiônicos podem emular as funcionalidades de aprendizagem e esquecimento, o que os torna mais uma plataforma para o desenvolvimento de neurônios artificiais.