Transístor sináptico processa, memoriza e aprende

Redação do Site Inovação Tecnológica - 14/05/2021

Princípio de funcionamento do transístor sináptico.
[Imagem: Xudong Ji et al. - 10.1038/s41467-021-22680-5]

Transístor que aprende

Uma nova classe de transístores sinápticos mostrou-se capaz não apenas de processar e armazenar dados simultaneamente, como também de imitar a plasticidade do cérebro humano.

Com isto, o componente de computação neuromórfica tornou-se capaz de aprender por associação.

Depois de conectar seus transistores sinápticos em um circuito, os pesquisadores o condicionaram para associar luz com pressão - algo semelhante ao famoso experimento dos cães de Pavlov, que associavam um sino com comida.

Ou seja, os transistores eletroquímicos, que simultaneamente processam e armazenam informações, podem imitar a plasticidade de curto e de longo prazo das sinapses do cérebro humano, construindo memórias para aprender ao longo do tempo, uma etapa essencial da inteligência artificial.

O circuito neuromórfico também tem maior tolerância a falhas, continuando a operar sem problemas mesmo quando alguns de seus componentes falham.

"Embora o computador moderno seja excelente, o cérebro humano pode facilmente superá-lo em algumas tarefas complexas e não estruturadas, como reconhecimento de padrões, controle motor e integração multissensorial," compara o professor Jonathan Rivnay, da Universidade Northwestern, nos EUA. "Isso se deve à plasticidade da sinapse, que é o bloco de construção básico do poder computacional do cérebro. Essas sinapses permitem que o cérebro trabalhe de maneira altamente paralela, tolerante a falhas e com eficiência energética. Em nosso trabalho, demonstramos um transistor de plástico orgânico que imita funções-chave de uma sinapse biológica. "

Circuito construído com os transistores neuromórficos - o chip funciona mesmo que alguns dos transistores pifem.
[Imagem: Xudong Ji et al. - 10.1038/s41467-021-22680-5]

Transístor para bioeletrônica

Atualmente, o resistor de memória, ou "memoristor", é a tecnologia mais bem desenvolvida para executar funções combinadas de processamento e memória, mas os memristores ainda não são muito eficientes em termos energéticos e a equipe queria construir componentes com biocompatibilidade.

Isso os levou à eletrônica orgânica, mais precisamente aos transistores eletroquímicos, que operam com tensões baixas, têm memória continuamente ajustável e alta compatibilidade para aplicações biológicas.

Ainda assim, havia desafios a vencer, sobretudo a necessidade dos biotransistores atuais de desacoplar as operações de gravação e leitura, o que complica sua integração em circuitos.

Para superar esse desafio, a equipe otimizou um material plástico condutor dentro do transistor eletroquímico orgânico, tornando-o capaz de capturar íons, os átomos eletricamente carregados usados pelos neurônios para transmitir sinais no cérebro - esses íons são mais conhecidos como neurotransmissores.

No transístor sináptico, os íons se comportam de forma semelhante aos neurotransmissores, enviando sinais entre os terminais para formar uma sinapse artificial. Ao reter dados, na forma de íons aprisionados, o transístor se lembra das atividades anteriores, desenvolvendo uma plasticidade de longo prazo.

"Embora nossa aplicação seja uma prova de conceito, nosso circuito pode ser estendido para incluir mais entradas sensoriais e integrado com outros componentes eletrônicos para permitir computação distribuída de baixa potência," disse Rivnay. "Por ser compatível com ambientes biológicos, o componente pode interagir diretamente com tecido vivo, o que é crítico para a bioeletrônica de próxima geração."

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