Sinapse artificial: Rumo à inteligência artificial em hardware

Neuromorfose

Um dos maiores desafios para o desenvolvimento da inteligência artificial é entender o cérebro humano e descobrir como imitá-lo.

Um desses entendimentos acaba de ser mimetizado em um circuito eletrônico por He Tian e seus colegas das universidades Sul da Califórnia e da Flórida, nos EUA.

Eles desenvolveram uma sinapse artificial capaz de simular uma função fundamental do nosso sistema nervoso - a liberação de sinais inibitórios e excitatórios a partir do mesmo terminal "pré-sináptico".

O sistema nervoso humano é composto por mais de 100 trilhões de sinapses, estruturas que permitem que os neurônios passem sinais elétricos e químicos uns para os outros. Nos mamíferos, essas sinapses podem iniciar e inibir mensagens biológicas. Muitas sinapses apenas transmitem um tipo de sinal, enquanto outras podem transmitir ambos os tipos simultaneamente, ou podem alternar entre os dois.

A maioria das sinapses artificiais fabricadas até hoje, no entanto, - a maioria baseada nos memoristores - só é capaz de disparar um tipo de sinal.

• Por que as sinapses eletrônicas vieram para ficar

Sinapse artificial reconfigurável

Agora, He Tian criou uma sinapse artificial reconfigurável, capaz de enviar sinais excitatórios e inibitórios.

O componente sináptico reconfigura a si próprio com base nas tensões elétricas aplicadas ao seu terminal de entrada. Uma junção feita de fósforo negro e seleneto de estanho permite a alternância entre os sinais excitatórios e inibitórios.

O componente é flexível e versátil, o que é altamente desejável para a fabricação de redes neurais artificiais.

Com o componente pré-sináptico, a expectativa é que o projeto das sinapses artificiais e dos circuitos neuromórficos fique mais simples e possa incorporar mais funções, facilitando a construção da inteligência artificial em hardware.

• Transístor sináptico vai além da lógica binária

Bibliografia:

Emulating Bilingual Synaptic Response Using a Junction-Based Artificial Synaptic Device
He Tian, Xi Cao, Yujun Xie, Xiaodong Yan, Andrew Kostelec, Don DiMarzio, Cheng Chang, Li-Dong Zhao, Wei Wu, Jesse Tice, Judy J. Cha, Jing Guo, Han Wang
ACS Nano
DOI: 10.1021/acsnano.7b03033

Forte abraço,

Prof. Sérgio Torres

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