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Construindo um cérebro para a inteligência artificial


Esquema da sinapse artificial de grafeno. [Imagem: Mohammad Taghi Sharbati - et al. - 10.1002/adma.201802353]

Sinapse de grafeno

Mohammad Sharbati, da Universidade de Pittsburgh, nos EUA, usou grafeno para desenvolver uma nova versão de sinapse artificial, um componente que processa informações não como um computador digital, mas imitando a maneira analógica que o cérebro humano usa para completar suas tarefas.

Praticamente a totalidade das sinapses artificiais feitas até agora baseiam-se em memoristores.

As propriedades condutivas do grafeno permitiram ajustar com precisão a condutância elétrica, imitando a força da conexão sináptica - também conhecida como peso sináptico. A eficiência energética apresentada pelo componente foi considerada excelente, confirmando que o hardware analógico é o caminho para a computação neuromórfica.

Com os últimos progressos da inteligência artificial, os computadores eletrônicos tradicionais já conseguem replicar o cérebro de certas maneiras, mas são necessários cerca de uma dezena de componentes digitais para imitar uma única sinapse analógica. O cérebro humano tem centenas de trilhões de sinapses, de modo que construir um cérebro eletrônico com componentes digitais é aparentemente impossível - ou, no mínimo, não escalável.

Assim, as redes neurais artificiais baseadas na tecnologia CMOS terão sempre funcionalidade limitada em termos de eficiência energética, escalabilidade e densidade.

"É realmente importante desenvolver novos conceitos de componentes para eletrônica sináptica que sejam analógicos por natureza, energeticamente eficientes, escaláveis e adequados para integração em grande escala. Nossa sinapse de grafeno parece atender a todos esses requisitos até agora," disse o professor Feng Xiong.

O que falta para um cérebro eletrônico

Estes componentes representam os primeiros passos necessários, mas o desenvolvimento de um cérebro artificial analógico que funcione como o cérebro biológico ainda depende de uma série de avanços.

Os pesquisadores precisarão encontrar as configurações certas para otimizar as sinapses artificiais, torná-las compatíveis com uma variedade de outros componentes para formar redes neurais, e precisarão garantir que todas as sinapses artificiais em uma rede neural em grande escala se comportem exatamente da mesma maneira, ou de uma maneira coordenamente configurável.

Bibliografia:

Low-Power, Electrochemically Tunable Graphene Synapses for Neuromorphic Computing
Mohammad Taghi Sharbati, Yanhao Du, Jorge Torres, Nolan D. Ardolino, Minhee Yun, Feng Xiong
Advanced Materials
DOI: 10.1002/adma.201802353

FONTE: SITE INOVAÇÃO TECNOLÓGICA

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