Os engenheiros da Northwestern University criaram neurônios artificiais impressos que vão além da imitação e interagem diretamente com células cerebrais reais. Esses dispositivos flexíveis e de baixo custo geram sinais elétricos muito semelhantes aos produzidos pelos neurônios vivos, permitindo-lhes ativar o tecido cerebral biológico.
Em experimentos utilizando fatias de cérebros de camundongos, os neurônios artificiais desencadearam com sucesso respostas de neurônios reais. Os resultados mostram um novo nível de compatibilidade entre dispositivos eletrônicos e sistemas nervosos vivos.
Rumo a interfaces cerebrais e inteligência artificial que economiza energia
O avanço aproxima os pesquisadores da eletrônica que pode interagir diretamente com o sistema nervoso. Os usos potenciais incluem interfaces cérebro-computador 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 usar menos energia para realizar tarefas complexas. 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.
A pesquisa será publicada na revista dia 15 de abril Nanotecnologia da Natureza.
“O mundo em que vivemos hoje é dominado pela inteligência artificial (IA)”, disse Mark C. Hersam, da Northwestern University, que liderou o estudo. “A maneira de tornar a inteligência artificial mais inteligente é treiná-la com mais e mais dados. Este tipo de treinamento com uso intensivo de dados levará a enormes problemas de consumo de energia. Portanto, devemos criar hardware mais eficiente para processar big data e inteligência artificial. Como a eficiência energética do cérebro é cinco ordens de magnitude maior que a dos computadores digitais, faz sentido olhar para o cérebro em busca de inspiração para a próxima geração de computação.”
Hersam é especialista em computação inspirada no cérebro e ocupa vários cargos na Northwestern, incluindo 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 Universidade McCormick.
Por que o cérebro supera o silício tradicional
Os computadores modernos lidam com cargas de trabalho cada vez maiores, empacotando bilhões de transistores idênticos em wafers de silício bidimensionais rígidos. Cada componente se comporta da mesma maneira e, uma vez fabricado, o sistema permanece fixo.
O cérebro funciona de maneira muito diferente. É composto por vários tipos de neurônios, cada um com uma função especializada, dispostos em uma rede tridimensional suave. À medida que ocorre o aprendizado, essas redes estão em constante mudança, formando e adaptando conexões.
“O silício atinge complexidade por ter bilhões de dispositivos idênticos”, disse Hessam. “Uma vez feito, tudo é igual, rígido e fixo. O cérebro é o oposto. É heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para avançar nessa direção, precisamos de novos materiais e novos métodos para construir a eletrônica.”
Embora neurônios artificiais já tenham sido desenvolvidos antes, a maioria produzia sinais excessivamente simples. Para alcançar comportamentos mais complexos, os engenheiros muitas vezes necessitam de grandes redes de dispositivos, o que aumenta o consumo de energia.
Materiais imprimíveis para comportamento semelhante ao do cérebro
Para replicar melhor a atividade neural real, a equipe de Hessam construiu neurônios artificiais usando materiais macios e imprimíveis que se assemelham mais às estruturas cerebrais. Seu método depende de tinta eletrônica feita de flocos de dissulfeto de molibdênio (MoS2) em nanoescala2), atua como semicondutor e o grafeno atua como condutor elétrico. Esses materiais são depositados em superfícies poliméricas flexíveis usando impressão a jato de aerossol.
Anteriormente, os pesquisadores consideravam o polímero dessas tintas um defeito porque interferia nas propriedades elétricas. Como resultado, eles o excluem após a impressão. Neste trabalho, a equipe utilizou a mesma funcionalidade para aprimorar o dispositivo.
“Em vez de remover completamente o polímero, nós o decompomos parcialmente”, disse ele. “Então, quando passamos uma corrente elétrica pelo dispositivo, empurramos ainda mais o polímero para se decompor. Essa decomposição ocorre de maneira espacialmente não uniforme, resultando na formação de filamentos condutores, de modo que todo o fluxo de corrente fica confinado a uma região estreita no espaço.”
Esse caminho estreito de condução produz respostas elétricas repentinas que se assemelham ao disparo neuronal. O dispositivo resultante pode produzir uma variedade de sinais, incluindo picos únicos, disparos contínuos e padrões de rajada, que se assemelham muito à comunicação neural real.
Como cada neurônio artificial pode gerar sinais mais complexos, são necessários menos componentes para realizar tarefas avançadas. Isso pode melhorar significativamente a eficiência computacional.
Testando neurônios artificiais em tecido cerebral real
Para avaliar se os neurônios artificiais poderiam realmente interagir com os sistemas vivos, os pesquisadores colaboraram com Indira M. Raman, professora de neurobiologia de Weinberg Beale e Gail Cook. Sua equipe aplicou sinais artificiais em fatias de cerebelo de camundongos.
Os resultados mostraram que os picos eléctricos correspondiam às principais propriedades biológicas, incluindo o seu tempo e duração. Esses sinais ativam neurônios reais de maneira confiável e acionam circuitos neurais de maneira semelhante à atividade cerebral natural.
“Outros laboratórios tentaram criar neurônios artificiais a partir de materiais orgânicos, mas suas velocidades máximas eram muito lentas”, disse Hessam. “Ou usaram um óxido metálico e foi demasiado rápido. Estávamos numa escala de tempo que não tinha sido demonstrada antes com neurónios artificiais. Dava para ver neurónios vivos reagindo aos nossos neurónios artificiais. Então demonstrámos que o sinal não só tinha a escala de tempo certa, mas também tinha a forma de pico certa para interagir diretamente com neurónios vivos.”
Fabricação sustentável e de baixo custo e o impacto da inteligência artificial
Além da eficácia, a nova abordagem também apresenta vantagens ambientais e práticas. O processo de fabricação é simples e de baixo custo, e o método de impressão empilhada coloca os materiais somente onde são necessários, reduzindo o desperdício.
À medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam cada vez mais exigentes, melhorar a eficiência energética é particularmente importante. Os grandes data centers já consomem grandes quantidades de eletricidade e necessitam de grandes quantidades de água para resfriamento.
“Para atender às necessidades energéticas da IA, as empresas de tecnologia estão construindo centros de dados de gigawatts alimentados por usinas nucleares dedicadas”, disse Hessam. “Obviamente, esse enorme consumo de energia limitará a expansão da computação, porque é difícil imaginar que a próxima geração de data centers exigirá 100 usinas nucleares. Outro problema é que, ao consumir gigawatts de energia, geramos muito calor. Não importa como você fornece calor para a IA.
A pesquisa “Realiza neurônios que aumentam a complexidade de múltiplas ordens ao imprimir MoS22 Memristive Nanosheet Network” é apoiada pela National Science Foundation.
