Úmido-ware: Fazendo o hardware mais parecido com nosso cérebro

Redação do Site Inovação Tecnológica - 17/07/2023

Os finíssimos neurônios artificiais crescem entre os eletrodos.
[Imagem: Naruki Hagiwara et al. - 10.1002/adfm.202300903.]

Hardware molhado

O desenvolvimento de redes neurais para criar inteligência artificial em computadores foi originalmente inspirado em como os sistemas biológicos funcionam.

Essas redes neuromórficas, no entanto, rodam em hardware que não se parece em nada com um cérebro biológico, o que deixa seu desempenho muito aquém dos seus equivalentes naturais.

Agora, pesquisadores das universidades de Osaka e Hokkaido, no Japão, planejam mudar isso, criando o que eles chamam de um "úmido-ware" (wetware) neuromórfico.

A limitação hoje ocorre porque os algoritmos de inteligência artificial são implementados em software, que por sua vez roda no hardware tradicional, que não é otimizado para os milhões de parâmetros e conexões que esses modelos normalmente exigem.

O úmido-ware neuromórfico, baseado em memoristores, pode resolver esse problema. Um componente memorresistivo é um dispositivo cuja resistência elétrica é definida por seu histórico, ou seja, pela tensão e corrente que passaram por ele antes, o que significa que ele tem uma memória intrínseca.

Esquema de funcionamento do "hardware molhado".
[Imagem: Naruki Hagiwara et al. - 10.1002/adfm.202300903.]

Eletrônica a úmido

A novidade apresentada pela equipe consistiu em criar memoristores que funcionam em ambiente úmido, como os neurônios e as sinapses em nosso cérebro. Para isso, eles partiram de fios feitos de polímero condutor e empregaram a eletropolimerização para ligar esses eletrodos imersos em uma solução precursora.

A resistência de cada fio é então ajustada usando pequenos pulsos de tensão, criando um memoristor "molhado", que funciona em ambiente similar ao biológico.

"O processo é contínuo e reversível, e essa característica é o que permite que a rede seja treinada, assim como as redes neurais baseadas em software," explicou o pesquisador Naruki Hagiwara.

O novo hardware foi usado para implementar técnicas de redes neurais reais, embora ainda simples.
[Imagem: Naruki Hagiwara et al. - 10.1002/adfm.202300903.]

Lacuna entre humanos e computadores

A rede fabricada pela equipe foi usada para demonstrar o aprendizado Hebbiano não supervisionado, ou seja, quando as sinapses que frequentemente disparam juntas fortalecem sua conexão compartilhada ao longo do tempo.

Além disso, os pesquisadores conseguiram controlar com precisão os valores de condutância dos fios para que a rede pudesse concluir suas tarefas. O aprendizado baseado em picos, outra abordagem para redes neurais, que imita mais de perto os processos de redes neurais biológicas, também foi demonstrado pelo controle do diâmetro e da condutividade dos fios.

Agora a equipe pretende fabricar um chip com maior número de eletrodos e usar canais microfluídicos para fornecer a solução precursora para cada eletrodo. "No geral, a abordagem determinada neste estudo é um grande passo em direção à realização do úmidoware neuromórfico, fechando a lacuna entre as habilidades cognitivas de humanos e computadores," escreveram eles.

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