Engenheiros da Universidade Northwestern criaram neurônios artificiais impressos que vão além da imitação e podem interagir diretamente com células cerebrais reais. Esses dispositivos flexíveis e de baixo custo produzem sinais elétricos que se assemelham aos gerados por neurônios vivos, permitindo que ativem tecido cerebral biológico.
Em experimentos com cortes do cérebro de camundongos, os neurônios artificiais conseguiram desencadear respostas em neurônios reais. Esse resultado demonstra um novo nível de compatibilidade entre dispositivos eletrônicos e sistemas neurais vivos.
Rumo a Interfaces Cerebrais e IA Eficiente em Energia
Esse avanço aproxima os pesquisadores de eletrônicos que podem interagir diretamente com o sistema nervoso. Usos potenciais incluem interfaces cérebro-máquina e neuropróteses, como implantes que possam ajudar a restaurar a audição, a visão ou o movimento.
A tecnologia também aponta para uma nova geração de sistemas computacionais inspirados no cérebro. Ao replicar como os neurônios se comunicam, o hardware futuro poderia executar tarefas complexas usando muito menos energia. O cérebro continua sendo o sistema computacional mais eficiente em termos de energia conhecido, e os cientistas esperam aplicar seus princípios à tecnologia moderna.
O estudo será publicado em 15 de abril na revista Nature Nanotechnology.
“O mundo em que vivemos hoje é dominado por inteligência artificial (IA)”, disse Mark C. Hersam, da Northwestern, que liderou o estudo. “A maneira de tornar a IA mais inteligente é treiná-la com mais e mais dados. Esse treinamento intenso em dados gera um enorme problema de consumo de energia. Portanto, precisamos desenvolver hardware mais eficiente para lidar com grandes volumes de dados e IA. Como o cérebro é cinco ordens de magnitude mais eficiente em energia do que um computador digital, faz sentido buscar inspiração no cérebro para a computação de próxima geração.”
Hersam é um especialista em computação inspirada no cérebro e ocupa múltiplas funções na Universidade Northwestern, incluindo Professor Walter P. Murphy de Ciência e Engenharia de Materiais na Escola de Engenharia McCormick. Ele também é professor de medicina na Escola de Medicina Feinberg da Universidade Northwestern e professor de química na Faculdade de Artes e Ciências Weinberg. Além disso, atua como presidente do departamento de ciência e engenharia de materiais, diretor do Centro de Pesquisa em Ciência e Engenharia de Materiais e membro do Instituto Internacional de Nanotecnologia. Ele co-liderou o estudo com Vinod K. Sangwan, professor associado de pesquisa na McCormick.
Por que o Cérebro Supera o Silício Tradicional
Os computadores modernos lidam com cargas de trabalho crescentes agrupando bilhões de transistores idênticos em chips rígidos de silício bidimensionais. Cada componente se comporta da mesma maneira e, uma vez fabricado, o sistema permanece fixo.
O cérebro funciona de forma muito diferente. Ele é composto por muitos tipos de neurônios, cada um com papéis especializados, organizados em redes suaves e tridimensionais. Essas redes estão constantemente mudando, formando e ajustando conexões à medida que o aprendizado ocorre.
“O silício alcança complexidade tendo bilhões de dispositivos idênticos”, disse Hersam. “Tudo é igual, rígido e fixo uma vez fabricado. O cérebro é o oposto. É heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para ir nessa direção, precisamos de novos materiais e novas formas de construir eletrônicos.”
Embora neurônios artificiais tenham sido desenvolvidos antes, a maioria produz sinais excessivamente simples. Para alcançar um comportamento mais complexo, os engenheiros normalmente precisam de grandes redes de dispositivos, o que aumenta o consumo de energia.
Materiais Impressos Permitem Comportamento Semelhante ao do Cérebro
Para replicar melhor a atividade neural real, a equipe de Hersam construiu neurônios artificiais usando materiais impressos e macios que se aproximam mais da estrutura do cérebro. Sua abordagem depende de tintas eletrônicas feitas de flocos em escala nanométrica de disulfeto de molibdênio (MoS2), que atua como semicondutor, e grafeno, que serve como condutor elétrico. Esses materiais foram depositados em superfícies poliméricas flexíveis usando impressão por jato de aerosol.
Anteriormente, os pesquisadores consideravam o polímero nessas tintas como um defeito porque interferia no desempenho elétrico. Como resultado, eles o removiam após a impressão. Neste trabalho, a equipe usou esse mesmo recurso para aprimorar o dispositivo.
“Em vez de remover completamente o polímero, nós o decompomos parcialmente”, disse ele. “Então, quando passamos corrente pelo dispositivo, promovemos uma decomposição adicional do polímero. Essa decomposição ocorre de forma espacialmente inhomogênea, levando à formação de um filamento condutor, de modo que toda a corrente é restrita a uma região estreita no espaço.”
Esse caminho condutor estreito produz uma resposta elétrica súbita semelhante ao disparo de um neurônio. O dispositivo resultante pode gerar uma ampla variedade de sinais, incluindo picos isolados, disparos contínuos e padrões de explosão, assemelhando-se estreitamente à comunicação neural real.
Como cada neurônio artificial pode produzir sinais mais complexos, menos componentes são necessários para realizar tarefas avançadas. Isso poderia melhorar significativamente a eficiência da computação.
Testando Neurônios Artificiais em Tecido Cerebral Real
Para avaliar se os neurônios artificiais poderiam realmente interagir com sistemas vivos, os pesquisadores se uniram a Indira M. Raman, Professora Bill e Gayle Cook de Neurobiologia na Weinberg. A equipe dela aplicou os sinais artificiais a cortes do cerebelo de camundongos.
Os resultados mostraram que os picos elétricos correspondiam a propriedades biológicas-chave, incluindo seu tempo e duração. Esses sinais ativaram de forma confiável neurônios reais e desencadearam circuitos neurais de maneira semelhante à atividade cerebral natural.
“Outras laboratórios tentaram fazer neurônios artificiais com materiais orgânicos, e eles dispararam muito lentamente,” disse Hersam. “Ou usaram óxidos metálicos, que são rápidos demais. Estamos dentro de uma faixa temporal que não havia sido demonstrada anteriormente para neurônios artificiais. Você pode ver os neurônios vivos responderem ao nosso neurônio artificial. Assim, demonstramos sinais que não apenas estão na escala temporal correta, mas também têm a forma de pico correta para interagir diretamente com neurônios vivos.”
Fabricação de Baixo Custo, Sustentável e Implicações para a IA
Além do desempenho, a nova abordagem oferece vantagens ambientais e práticas. O processo de fabricação é simples e econômico, e o método de impressão por adição coloca material apenas onde é necessário, reduzindo o desperdício.
Melhorar a eficiência energética é especialmente importante à medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais exigentes. Grandes centros de dados já consomem vastas quantidades de energia e requerem água significativa para resfriamento.
“Para atender às demandas de energia da IA, as empresas de tecnologia estão construindo centros de dados de gigawatt alimentados por usinas nucleares dedicadas,” disse Hersam. “É evidente que esse consumo de energia maciço limitará a escalabilidade futura da computação, já que é difícil imaginar um centro de dados de próxima geração exigindo 100 usinas nucleares. O outro problema é que, ao dissipar gigawatts de energia, há muito calor. Como os centros de dados são resfriados com água, a IA está colocando uma pressão severa sobre o suprimento de água. De qualquer forma que se olhe, precisamos desenvolver hardware mais eficiente em energia para a IA.”
O estudo, “Neurônios espoletados de complexidade multiordem possibilitados por redes de nanosheet memristivo de MoS2 impressas,” foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciência.
