Engenheiros da Northwestern University criaram neurônios artificiais impressos que vão além da simulação e podem interagir diretamente com células cerebrais reais. Esses dispositivos flexíveis e baratos geram 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 provocaram com sucesso respostas de neurônios reais. Este resultado mostra um novo nível de compatibilidade entre dispositivos eletrônicos e sistemas neurais vivos.
Rumo a interfaces cerebrais e inteligência artificial 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 interagem, o hardware futuro poderá realizar tarefas complexas usando muito menos energia. O cérebro continua a ser o sistema de computação conhecido com maior eficiência energética, e os cientistas esperam aplicar os seus princípios à tecnologia moderna.
O estudo será publicado em 15 de abril na revista Nanotecnologia da natureza.
“O mundo em que vivemos hoje é dominado pela inteligência artificial (IA)”, disse Mark S. Hersom, da Northwestern, que liderou o estudo. “A maneira de tornar a inteligência artificial mais inteligente é treiná-la com cada vez mais dados. Este treinamento intensivo de dados leva a um enorme problema de consumo de energia. Portanto, temos que criar hardware mais eficiente para big data e inteligência artificial. Como o cérebro é cinco ordens de magnitude mais eficiente em termos energéticos do que um computador digital, faz sentido olhar para o cérebro em busca de inspiração para a próxima geração de computação.”
Herzam é especialista em computação inspirada no cérebro e ocupa vários cargos na Northwestern University, 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, é Presidente do Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais, Diretor do Centro de Ciência e Engenharia de Materiais e membro do Instituto Internacional de Nanotecnologia. Ele co-liderou o estudo com Vinod K. Sangwan, pesquisador associado da McCormick.
Por que o cérebro é superior ao silício tradicional
Os computadores modernos lidam com cargas de trabalho crescentes, empacotando bilhões de transistores idênticos em chips de silício bidimensionais sólidos. Cada componente se comporta da mesma forma 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. Estas redes estão em constante mudança, formando e reparando conexões à medida que a aprendizagem avança.
“O silício atinge complexidade por ter bilhões de dispositivos idênticos”, disse Hersom. “Tudo permanece igual, sólido e fixo depois de feito. O cérebro é o oposto. É heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para avançar nessa direção, precisamos de novos materiais e novas formas de fabricar eletrônicos.”
Embora neurônios artificiais já tenham sido desenvolvidos antes, a maioria produz sinais muito simples. Para alcançar um comportamento mais complexo, os engenheiros normalmente precisam de grandes redes de dispositivos, o que aumenta o consumo de energia.
Os imprimíveis criam um 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 assemelham mais à estrutura do cérebro. Sua abordagem depende de tinta eletrônica feita de flocos em nanoescala de dissulfeto de molibdênio (MoS2), que atua como semicondutor, e o grafeno, que atua como condutor elétrico. Esses materiais foram aplicados em superfícies poliméricas flexíveis usando impressão a jato de tinta em aerossol.
Os pesquisadores anteriormente viam o polímero nessas tintas como uma desvantagem porque interferia no desempenho elétrico. Como resultado, foi excluído após a impressão. Neste trabalho, a equipe utilizou o mesmo recurso para melhorar o aparelho.
“Em vez de remover completamente o polímero, nós o decompomos parcialmente”, disse ele. “Então, quando passamos uma corrente pelo dispositivo, provocamos uma maior decomposição do polímero. Essa decomposição ocorre de maneira espacialmente não homogênea, levando à formação de filamentos condutores, de modo que toda a corrente é estreitada em uma região estreita do espaço.”
Este estreito caminho de condução causa uma resposta elétrica repentina semelhante ao disparo de um neurônio. O dispositivo resultante pode gerar uma ampla gama de sinais, incluindo rajadas únicas, disparos contínuos e padrões de rajadas, muito semelhantes à comunicação neural real.
Como cada neurônio artificial pode produzir sinais mais complexos, são necessários menos componentes para realizar tarefas complexas. Isso pode aumentar muito a eficiência da computação.
Testando neurônios artificiais em tecido cerebral real
Para avaliar se os neurônios artificiais poderiam de fato interagir com os sistemas vivos, os pesquisadores colaboraram com Indira M. Raman, professora de neurobiologia Bill e Gail Cook Weinberg. Sua equipe aplicou sinais artificiais em fatias do cerebelo do rato.
Os resultados mostraram que os picos elétricos correspondem às principais propriedades biológicas, incluindo o seu tempo e duração. Esses sinais ativaram neurônios reais de maneira confiável e dispararam circuitos neurais de maneira semelhante à atividade cerebral natural.
“Outros laboratórios tentaram fazer neurônios artificiais a partir de materiais orgânicos, e eles se desenvolveram muito lentamente”, disse Hersom. “Ou eles usaram óxidos metálicos, que são muito rápidos. Estamos dentro de um intervalo de tempo que não foi demonstrado anteriormente para neurônios artificiais. Você pode ver como os neurônios vivos respondem ao nosso neurônio artificial. Dessa forma, demonstramos sinais que têm não apenas o tempo correto, mas também o formato correto do pico para interagir diretamente com os neurônios vivos.”
Produção sustentável e de baixo custo e as implicações da inteligência artificial
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 requisitos para os sistemas de inteligência artificial se tornam mais exigentes. Os grandes data centers já consomem enormes quantidades de energia e requerem quantidades significativas de água para resfriamento.
“Para atender às necessidades energéticas da inteligência artificial, as empresas de tecnologia estão construindo centros de dados de gigawatts alimentados por usinas nucleares dedicadas”, disse Hersom. “Obviamente, esse enorme consumo de energia limitará o dimensionamento adicional da computação, porque é difícil imaginar um data center de próxima geração exigindo 100 usinas nucleares. Outro problema é que quando você dissipa um gigawatt de energia, muito calor é gerado. Como os data centers são resfriados por água, a inteligência artificial coloca muita pressão no abastecimento de água. De qualquer forma, precisamos criar equipamentos de inteligência artificial mais eficientes em termos energéticos”.
O estudo, “Neurônios de complexidade variável aprimorados por MoS impresso2 redes memristivas de nanofolhas”, foi apoiado pela National Science Foundation.
