Engenheiros da Northwestern University criaram neurônios artificiais impressos que vão além da imitação e podem interagir diretamente com células cerebrais reais. Esses dispositivos flexíveis e de baixo custo produzem sinais elétricos que se assemelham muito aos gerados por neurônios vivos, permitindo-lhes ativar o tecido cerebral biológico.
Em experimentos utilizando fatias de cérebro de camundongos, os neurônios artificiais desencadearam respostas com sucesso em neurônios reais. Este resultado mostra um novo nível de compatibilidade entre dispositivos eletrônicos e sistemas neurais vivos.
Rumo a interfaces cerebrais e IA com eficiência energética
Esse avanço aproxima os pesquisadores da eletrônica que pode interagir diretamente com o sistema nervoso. Os usos 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 de computação inspirados no cérebro. Ao replicar a forma como os neurônios se comunicam, o hardware futuro poderá realizar tarefas complexas usando muito menos energia. O cérebro continua a ser o sistema de computação com maior eficiência energética conhecido, e os cientistas esperam aplicar os seus princípios à tecnologia moderna.
O estudo será publicado no dia 15 de abril na revista Nanotecnologia da Natureza.
“O mundo em que vivemos hoje é dominado pela inteligência artificial (IA)”, disse Mark C. Hersam, da Northwestern, que liderou o estudo. “A maneira de tornar a IA mais inteligente é treiná-la com mais e mais dados. Esse treinamento com uso intensivo de dados leva a um enorme problema de consumo de energia. Portanto, temos que criar um hardware mais eficiente para lidar com big data e IA. Como o cérebro é cinco ordens de magnitude mais eficiente em termos de energia do que um computador digital, faz sentido olhar para o cérebro em busca de inspiração para a computação da próxima geração.”
Hersam é especialista em computação inspirada no cérebro e ocupa vários cargos na Northwestern University, incluindo o professor Walter P. Murphy de Ciência e Engenharia de Materiais na Escola de Engenharia McCormick. Ele também é professor de medicina na Faculdade de Medicina Feinberg da Northwestern University e professor de química na Faculdade de Artes e Ciências Weinberg. Além disso, ele atua como presidente do departamento de ciência e engenharia de materiais, diretor do Centro de Ciência e Engenharia de Pesquisa de Materiais e membro do Instituto Internacional de Nanotecnologia. Ele co-liderou o estudo com Vinod K. Sangwan, professor associado de pesquisa da McCormick.
Por que o cérebro supera o silício tradicional
Os computadores modernos lidam com cargas de trabalho crescentes, empacotando 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. Consiste em muitos tipos de neurônios, cada um com funções especializadas, organizados em redes tridimensionais suaves. Essas redes estão em constante mudança, formando e ajustando conexões à medida que ocorre o aprendizado.
“O silício atinge complexidade por ter bilhões de dispositivos idênticos”, disse Hersam. “Tudo é igual, rígido e fixo depois de fabricado. O cérebro é o oposto. É heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para avançar nessa direção, precisamos de novos materiais e novas formas de construir eletrônicos.”
Embora os neurônios artificiais já tenham sido desenvolvidos antes, a maioria produz sinais excessivamente simples. Para alcançar um comportamento mais complexo, os engenheiros normalmente precisam de grandes redes de dispositivos, o que aumenta o consumo de energia.
Materiais imprimíveis permitem comportamento semelhante ao do cérebro
Para replicar melhor a atividade neural real, a equipe de Hersam construiu neurônios artificiais usando materiais macios e imprimíveis que se aproximam mais da estrutura do cérebro. Sua abordagem depende de tintas eletrônicas feitas de flocos de dissulfeto de molibdênio em nanoescala (MoS2), que atua como semicondutor, e o grafeno, que atua como condutor elétrico. Esses materiais foram depositados em superfícies poliméricas flexíveis usando impressão a jato de aerossol.
Anteriormente, os pesquisadores tratavam o polímero dessas tintas como uma falha porque interferia no desempenho elétrico. Como resultado, eles o removeram após a impressão. Neste trabalho, a equipe utilizou esse mesmo recurso para aprimorar o dispositivo.
“Em vez de remover totalmente o polímero, nós o decompomos parcialmente”, disse ele. “Então, quando passamos a corrente pelo dispositivo, provocamos uma maior decomposição do polímero. Essa decomposição ocorre de maneira espacialmente não homogênea, levando à formação de um filamento condutor, de modo que toda a corrente fica comprimida em uma região estreita no espaço.
Esse caminho condutor estreito produz uma resposta elétrica repentina semelhante ao disparo de um neurônio. O dispositivo resultante pode gerar uma ampla variedade de sinais, incluindo picos únicos, disparos contínuos e padrões de explosão, assemelhando-se muito à comunicação neural real.
Como cada neurônio artificial pode produzir sinais mais complexos, são necessários menos componentes para realizar tarefas avançadas. Isso poderia melhorar significativamente a eficiência da computação.
Testando neurônios artificiais em tecido cerebral real
Para avaliar se os neurônios artificiais poderiam realmente interagir com os sistemas vivos, os pesquisadores fizeram parceria com Indira M. Raman, professora de neurobiologia Bill e Gayle Cook em Weinberg. Sua equipe aplicou os sinais artificiais em fatias de cerebelo de camundongo.
Os resultados mostraram que os picos eléctricos correspondiam às principais propriedades biológicas, incluindo o seu tempo e duração. Esses sinais ativaram neurônios reais de maneira confiável e desencadearam circuitos neurais de maneira semelhante à atividade cerebral natural.
“Outros laboratórios tentaram fazer neurônios artificiais com materiais orgânicos, e eles aumentaram muito lentamente”, disse Hersam. “Ou eles usaram óxidos metálicos, que são muito rápidos. Estamos dentro de uma faixa temporal que não foi demonstrada anteriormente para neurônios artificiais. Você pode ver os neurônios vivos respondendo ao nosso neurônio artificial. Então, demonstramos sinais que não são apenas a escala de tempo certa, mas também o formato de pico certo para interagir diretamente com os neurônios vivos.”
Fabricação sustentável e de baixo custo e implicações de IA
Além do desempenho, a nova abordagem oferece vantagens ambientais e práticas. O processo de fabricação é simples e barato, e o método de impressão aditiva coloca o material somente onde é necessário, reduzindo o desperdício.
Melhorar a eficiência energética é especialmente importante à medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais exigentes. Os grandes data centers já consomem grandes quantidades de energia e exigem uma quantidade significativa de água para resfriamento.
“Para atender às demandas energéticas da IA, as empresas de tecnologia estão construindo data centers de gigawatts alimentados por usinas nucleares dedicadas”, disse Hersam. “É evidente que esse enorme consumo de energia limitará o dimensionamento adicional da computação, já que é difícil imaginar um data center de próxima geração exigindo 100 usinas nucleares. A outra questão é que quando você está dissipando gigawatts de energia, há muito calor. Como os data centers são resfriados com água, a IA está colocando uma forte pressão no abastecimento de água. Independentemente de como você olha para isso, precisamos criar um hardware mais eficiente em termos de energia para a IA.”
O estudo, “Neurônios que aumentam a complexidade de múltiplas ordens habilitados por MoS impresso2 redes memristivas de nanofolhas”, foi apoiada pela National Science Foundation.
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