Redação do Site Inovação Tecnológica - 07/02/2019
Sinapse transistorizada
Parece realmente estar se formando uma massa crítica que nos permitirá passar da computação eletrônica tradicional para a computação neuromórfica, na qual os processadores funcionam de forma mais parecida com o cérebro humano.
Depois de avanços importantes no campo dos já tradicionais memoristores e do surgimento de um capacitor com memória analógica, agora foi fabricado o primeiro transístor capaz de também funcionar como uma sinapse artificial.
Jennifer Gerasimov, da Universidade Linkoping, na Suécia, construiu o transístor neuromórfico usando materiais orgânicos - à base de carbono -, o que significa que os circuitos poderão ser fabricados por impressão em substratos finos e flexíveis.
Transístor neuromórfico
Um transístor normal funciona como uma "válvula" que amplifica ou amortece o sinal de saída, dependendo das características do sinal de entrada ou de um sinal de controle.
No transístor eletroquímico orgânico construído por Jennifer, o canal de passagem da corrente é feito de um plástico condutor eletropolimerizado. O canal pode ser formado, crescido ou encolhido, ou mesmo completamente eliminado, em tempo de operação, o que permite que a saída não seja simplesmente um sinal (1) ou um "não-sinal" (0), mas uma infinidade de valores entre dois extremos.
O transístor neuromórfico pode ser treinado para reagir a um certo estímulo, um determinado sinal de entrada, de modo que o canal do componente se torne mais condutor e o sinal de saída maior, ou vice-versa, criando uma conexão dinâmica entre uma entrada e uma saída.
A equipe demonstrou esse funcionamento incorporando o transístor em um circuito eletrônico que aprende como associar um certo estímulo a um determinado sinal de saída, da mesma forma que um cão aprende que o som de uma tigela de comida sendo preparada significa que o jantar está a caminho.
"É a primeira vez que a formação em tempo real de novos componentes eletrônicos é mostrada em dispositivos neuromórficos," disse o professor Simone Fabiano, cuja equipe havia desenvolvido recentemente um transístor que funciona com calor e um chip bioeletrônico que funciona dentro d'água.
Inteligência artificial em hardware
O transístor neuromórfico é um passo importante para o aprendizado de máquina em hardware, e ainda com a vantagem de usar eletrônica orgânica.
As redes neurais artificiais baseadas em software são usadas atualmente no que é conhecido como "aprendizado profundo". O software requer que os sinais sejam transmitidos entre um grande número de nós para simular uma única sinapse, o que consome um considerável poder computacional e, portanto, muita energia.
Com o transístor neuromórfico, uma sinapse pode ser reproduzida usando um único componente.