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Eletrônica

Neurônios artificiais acionados por luz imitam processamento do cérebro

Redação do Site Inovação Tecnológica - 04/04/2025

Neurônios artificiais alimentados por luz imitam processamento do cérebro
Conceito e esquema dos neurônios artificiais ópticos.
[Imagem: Bejoys Jacob et al. - 10.1038/s41598-025-90265-z]

Neuromórfica óptica

A computação neuromórfica tenta replicar a capacidade de processamento das redes neurais biológicas. No cérebro, os neurônios funcionam com base em disparos rítmicos para codificar sinais, reconhecer padrões e fazer a sincronização das redes. Todas essas funções dependem de atividades oscilatórias para transmissão e processamento dos sinais.

Para imitar isso, o mais comum tem sido criar neurônios e sinapses artificiais que funcionam com base em estímulos elétricos, mecânicos ou térmicos. Mas sistemas baseados em luz oferecem vantagens em velocidade, eficiência energética e miniaturização. Já foram demonstradas sinapses fotônicas antes, mas as implementações exigem circuitos adicionais que aumentam o consumo de energia e a complexidade, confiscando os ganhos.

Bejoys Jacob e colegas do Laboratório Ibérico Internacional de Nanotecnologia, em Portugal, superaram essas deficiências, criando um dispositivo integrado que realiza tanto a recepção sensorial quanto o comportamento oscilatório, tudo funcionando com luz, mas sem a necessidade de qualquer circuito externo adicional.

Os dispositivos apresentaram comportamento oscilatório estável ao longo de ciclos de medição prolongados (>103 ciclos), confirmando uma operação confiável sob condições controladas. A óptica modulada por pulsos permitiu obter controle sobre a excitação e a inibição dos disparos neuronais em rajada, demonstrando a viabilidade de codificar a entrada sensorial em sinais espaço-temporais semelhantes aos sinais neurais.

Os resultados confirmaram que neurônios fotônicos neuromórficos podem ser fabricados usando fotodetectores, integrando o processamento de entrada sensorial e a computação neural oscilatória em um único componente semicondutor miniaturizado, um marco para a computação neuromórfica tanto em termos técnicos quanto em termos de viabilização econômica.

Neurônios artificiais alimentados por luz imitam processamento do cérebro
Protótipos do sistema integrado de oscilações induzidas por luz que imitam os sinais neuronais.
[Imagem: Bejoys Jacob et al. - 10.1038/s41598-025-90265-z]

Oscilações neurais

O componente fundamental é um diodo de tunelamento ressonante, um fotodetector que usa a luz para controlar a resistência diferencial negativa, fabricado com um único semicondutor, o arseneto de gálio, já usado em tecnologias como o radar de luz (lidar).

Esses fotodetectores, com dimensões entre seis e dez micrômetros, funcionam como neurônios oscilatórios artificiais ativados por luz infravermelha próxima. Isto significa que sua resposta elétrica responde à tensão aplicada, com a corrente elétrica primeiro subindo, depois caindo e então subindo novamente.

Em condições de escuridão, os componentes apresentaram apenas resistência diferencial positiva, sem oscilações. Mas, quando expostos a níveis controlados de luz infravermelha próxima, emergiu uma região ativada por luz, levando à geração de oscilações de voltagem autossustentadas.

As oscilações de disparo podem ser ativadas ou suprimidas controlando a potência da luz de entrada. Em intensidades de luz ótimas, o componente apresenta oscilações de rajada estáveis e periódicas, assemelhando-se à atividade oscilatória observada nos neurônios biológicos. Essas oscilações ocorrem em frequências em torno de 350 quilohertz e são ajustáveis com base na tensão de polarização e nas condições de iluminação.

Este é um avanço importante rumo a sistemas de visão artificial de alta velocidade e alta eficiência energética, além de aplicações em computação de borda e computação bioinspirada.

Bibliografia:

Artigo: Light-induced negative differential resistance and neural oscillations in neuromorphic photonic semiconductor micropillar sensory neurons
Autores: Bejoys Jacob, Juan Silva, José M. L. Figueiredo, Jana B. Nieder, Bruno Romeira
Revista: Nature Scientific Reports
DOI: 10.1038/s41598-025-90265-z
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