Chip que imita o cérebro faz computação espaço-temporal
[Imagem: David Baillot/UCSD]
Imitar o cérebro, não copiá-lo
Para tornar os computadores mais rápidos e eficientes, você pode tentar copiar o cérebro humano, o que não é nada simples, ou você pode se inspirar no cérebro, tentando imitar seu jeitão de fazer suas computações, sem as complicações de tentar fazer uma versão sintética dele.
Foi esta a rota seguida por Yue Zhou e colegas da Universidade da Califórnia de San Diego, nos EUA, que desenvolveram um novo chip inspirado no cérebro que pode ajudar o hardware dos computadores a acompanhar o crescimento explosivo da inteligência artificial, mas também pode fazer muito mais.
Ao combinar memória e computação no mesmo chip – uma arquitetura emergente conhecida como computação na memória – a arquitetura permite que os componentes interajam coletivamente, como os neurônios no cérebro, o que traz eficiência, velocidade e adaptabilidade.
O chip processa informações usando uma estratégia chamada computação espaço-temporal, que analisa sinais tanto ao longo do tempo quanto por meio de interações espaciais na rede. Os sinais de entrada são primeiro convertidos em picos elétricos e então enviados para a rede. Os nós interagem de modo a transformar esses sinais em padrões internos que capturam tanto informações de temporização quanto a dinâmica da rede. Uma segunda camada de junções programáveis lê esses padrões e realiza tarefas de classificação, essenciais para uma série de aplicações, incluindo a IA.
[Imagem: David Baillot/UCSD]
Computação espaço-temporal
Os pesquisadores enfatizam que a tecnologia é inspirada no cérebro, e não semelhante a ele: Ela se baseia em teorias sobre como as redes neurais interagem, mas não tenta replicar o cérebro em si, o que tradicionalmente tem sido feito por meio da criação de componentes conhecidos como neurônios artificiais e sinapses artificiais.
O hardware foi construído a partir de um material da classe das perovskitas dopado com hidrogênio, chamado niquelato de neodímio, um tipo de material quântico conhecido por suas propriedades eletrônicas incomuns. Quando íons de hidrogênio são introduzidos no material, eles formam minúsculas nuvens sob eletrodos metálicos dispostos em sua superfície. A aplicação de pulsos elétricos faz com que os íons de hidrogênio se movam dentro do material, alterando sua resistência elétrica.
Esse movimento confere ao sistema propriedades semelhantes à memória: Cada nó pode reter brevemente informações sobre sinais recentes, enquanto elementos programáveis separados armazenam informações de longo prazo. Ao mesmo tempo, todos os nós interagem através do substrato compartilhado abaixo deles, com a atividade em um local influenciando o comportamento dos outros. Esse substrato compartilhado se assemelha ao fluido iônico que envolve os neurônios no cérebro, onde os sinais se propagam e influenciam as células vizinhas.
Devido a essa conexão, a saída de qualquer nó individual depende do que o restante da rede está fazendo. Se os nós vizinhos recebem sinais, a resposta medida se altera. Isso cria um comportamento coletivo em todo o sistema, semelhante à comunicação entre regiões do cérebro.
[Imagem: Yue Zhou et al. – 10.1038/s41565-026-02133-0]
IA e neurociência
A plataforma inspirada no cérebro melhorou a velocidade, a precisão e a eficiência energética de duas tarefas muito diferentes: O reconhecimento de dígitos falados, uma tarefa comum na computação, e a detecção de crises epilépticas a partir de registros de ondas cerebrais, uma tarefa com largo alcance na neurociência.
No teste de detecção de crises epilépticas, o sistema identificou sinais de alerta mesmo com apenas alguns segundos de dados cerebrais de treinamento. Como a atividade em um nó influencia os outros, os sinais iniciais de alguns canais podem se propagar pela rede e ajudar o sistema a detectar crises mais cedo.
Além disso, o sistema opera extremamente rápido – na escala de centenas de nanossegundos – e consome muito pouca energia, cerca de 0,2 nanojoule por operação.