Neurônios artificiais comunicam

Em experimentos realizados com cortes de cérebro de camundongos, os neurônios artificiais conseguiram desencadear respostas em neurônios reais. Este resultado evidencia um novo nível de compatibilidade entre dispositivos eletrônicos e sistemas neurais vivos.

Rumo a Interfaces Cerebrais e IA Eficiente em Energia

Esse avanço aproxima os pesquisadores da criação de eletrônicos que possam interagir diretamente com o sistema nervoso. As aplicações potenciais incluem interfaces cérebro-máquina e neuropróteses, como implantes que podem ajudar a restaurar a audição, a visão ou o movimento.

A tecnologia também aponta para uma nova geração de sistemas computacionais inspirados no cérebro. Ao replicar a forma como os neurônios se comunicam, o hardware futuro poderia realizar tarefas complexas utilizando muito menos energia. O cérebro é o sistema computacional mais eficiente em termos energéticos conhecido, e os cientistas esperam aplicar seus princípios na tecnologia moderna.

O estudo será publicado em 15 de abril na revista Nature Nanotechnology.

“O mundo em que vivemos hoje é dominado pela inteligência artificial (IA)”, disse Mark C. Hersam da Northwestern, que liderou o estudo. “A forma de tornar a IA mais inteligente é treiná-la com mais e mais dados. Esse treinamento intensivo em dados gera um grande problema de consumo de energia. Portanto, precisamos desenvolver hardware mais eficiente para lidar com grandes volumes de dados e IA. Como o cérebro é cinco ordens de magnitude mais eficiente em energia do que um computador digital, faz sentido olhar para o cérebro em busca de inspiração para a computação de próxima geração.”

Hersam, um especialista em computação inspirada no cérebro, desempenha várias funções na Universidade Northwestern, incluindo Professor Walter P. Murphy de Ciência e Engenharia de Materiais na Escola McCormick de Engenharia. Ele também é professor de medicina na Feinberg School of Medicine da Northwestern University e professor de química na Weinberg College of Arts and Sciences. Além disso, ele é presidente do departamento de ciência e engenharia de materiais, diretor do Centro de Ciência e Engenharia de Materiais e membro do Instituto Internacional de Nanotecnologia. Ele co-liderou o estudo com Vinod K. Sangwan, professor associado de pesquisa na McCormick.

Por Que o Cérebro Supera o Silício Tradicional

Os computadores modernos lidam com cargas de trabalho crescentes agrupando bilhões de transistores idênticos em chips de silício rígidos e bidimensionais. Cada componente se comporta da mesma maneira e, uma vez fabricado, o sistema permanece fixo.

O cérebro funciona de maneira muito diferente. Ele é composto por muitos tipos de neurônios, cada um com funções especializadas, dispostos em redes suaves e tridimensionais. Essas redes estão constantemente mudando, formando e ajustando conexões à medida que a aprendizagem ocorre.

“O silício alcança complexidade pela presença de bilhões de dispositivos idênticos”, afirmou Hersam. “Tudo é igual, rígido e fixo após a fabricação. O cérebro é o oposto. Ele é heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para avançarmos nessa direção, precisamos de novos materiais e novas formas de construir eletrônicos.”

Embora neurônios artificiais tenham sido desenvolvidos anteriormente, a maioria produz sinais excessivamente simples. Para alcançar comportamentos mais complexos, os engenheiros geralmente precisam de grandes redes de dispositivos, o que aumenta o consumo de energia.

Materiais Impressos Permitem Comportamento Semelhante ao Cerebral

Para replicar melhor a atividade neural real, a equipe de Hersam construiu neurônios artificiais usando materiais impressos suaves que se assemelham mais à estrutura do cérebro. Sua abordagem utiliza tintas eletrônicas feitas de flocos em escala nanométrica de dissulfeto de molibdênio (MoS₂), que atua como um semicondutor, e grafeno, que funciona como condutor elétrico. Esses materiais foram depositados em superfícies poliméricas flexíveis utilizando impressão de jato aerosol.

Anteriormente, pesquisadores consideravam o polímero nessas tintas como uma falha, pois interferia na performance elétrica. Como resultado, ele era removido após a impressão. Nesta pesquisa, a equipe usou essa mesma característica para aprimorar o dispositivo.

“Em vez de remover completamente o polímero, nós o decompomos parcialmente”, disse ele. “Então, ao passar a corrente pelo dispositivo, induzimos uma decomposição adicional do polímero. Essa decomposição ocorre de maneira espacialmente inhomogênea, levando à formação de um filamento condutor, de forma que toda a corrente seja restringida a uma região estreita.”

Esse caminho condutor estreito produz uma resposta elétrica súbita, semelhante ao disparo de um neurônio. O dispositivo resultante pode gerar uma variedade de sinais, incluindo picos isolados, disparos contínuos e padrões de explosão, que se assemelham à comunicação neural real.

Como cada neurônio artificial pode produzir sinais mais complexos, menos componentes são necessários para realizar tarefas avançadas. Isso pode melhorar significativamente a eficiência computacional.

Avaliação dos Neurônios Artificiais em Tecidos Cerebrais Reais

Para avaliar se os neurônios artificiais poderiam realmente interagir com sistemas vivos, os pesquisadores se uniram a Indira M. Raman, Professora Bill e Gayle Cook de Neurobiologia na Weinberg. Sua equipe aplicou os sinais artificiais em cortes de cerebelo de camundongos.

Os resultados mostraram que os picos elétricos correspondiam a propriedades biológicas fundamentais, incluindo seu tempo e duração. Esses sinais ativaram de forma confiável neurônios reais e desencadearam circuitos neurais de maneira semelhante à atividade cerebral natural.

“Outros laboratórios tentaram criar neurônios artificiais com materiais orgânicos, e eles dispararam muito lentamente”, disse Hersam. “Ou eles usaram óxidos metálicos, que são rápidos demais. Estamos dentro de uma faixa temporal que anteriormente não foi demonstrada para neurônios artificiais. Você pode ver os neurônios vivos responderem ao nosso neurônio artificial. Portanto, demonstramos sinais que não apenas estão na escala temporal correta, mas também na forma de pico certa para interagir diretamente com neurônios vivos.”

Fabricacao de Baixo Custo e Sustentável e Implicações para a IA

Além do desempenho, a nova abordagem oferece vantagens ambientais e práticas. O processo de fabricação é simples e econômico, e o método de impressão aditiva coloca material apenas onde é necessário, reduzindo o desperdício.

A melhoria na eficiência energética é especialmente importante à medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais exigentes. Grandes centros de dados já consomem enormes quantidades de energia e necessitam de água significativa para resfriamento.

“Para atender à demanda energética da IA, empresas de tecnologia estão construindo centros de dados de gigawatt alimentados por usinas nucleares dedicadas”, afirmou Hersam. “É evidente que esse imenso consumo de energia limitará a escalabilidade futura da computação, pois é difícil imaginar um centro de dados de próxima geração exigindo 100 usinas nucleares. O outro problema é que, ao dissipar gigawatts de energia, há muito calor gerado. Como os centros de dados são resfriados com água, a IA está colocando uma enorme pressão sobre o suprimento de água. De qualquer maneira que se olhe, precisamos desenvolver hardware mais eficiente em energia para a IA.”

O estudo, “Neurônios de disparo de complexidade multiordem habilitados por redes de nanosheet memristivas de MoS₂ impressas”, recebeu apoio da Fundação Nacional de Ciências.