Chip simula sinapse cerebral e pode revolucionar a computação

Um dispositivo semelhante a uma bateria poderia funcionar como uma sinapse artificial dentro de sistemas de computação destinados a imitar a eficiência e a capacidade de aprender do cérebro, de acordo com uma nova pesquisa.

A capacidade do cérebro de aprender e memorizar simultaneamente grandes quantidades de informação, ao mesmo tempo em que exige pouca energia, inspirou um campo inteiro a buscar computadores semelhantes ao cérebro – ou neuromórficos.

Uma equipe de pesquisadores desenvolveu anteriormente uma parte desse computador: um dispositivo que funciona como uma sinapse artificial, imitando a maneira como os neurônios se comunicam no cérebro.

Na Science, a equipe relata que um conjunto de protótipos de nove desses dispositivos teve desempenho ainda melhor que o esperado na velocidade de processamento, eficiência energética, reprodutibilidade e durabilidade.

Olhando para o futuro, os membros da equipe querem combinar sua sinapse artificial com a eletrônica tradicional, o que eles esperam que seja um passo para apoiar o aprendizado artificialmente inteligente em pequenos dispositivos.

“Se você tem um sistema de memória que pode aprender com a eficiência energética e velocidade que apresentamos, então você pode colocar isso em um smartphone ou laptop”, diz o coautor Scott Keene, um estudante de pós-graduação no laboratório de co-autor sênior Alberto Salleo, professor de ciência e engenharia de materiais na Universidade de Stanford.

“Isso abriria o acesso à capacidade de treinar nossas próprias redes e resolver problemas localmente em nossos próprios dispositivos, sem depender da transferência de dados para isso”.

Emulando o Cérebro Humano

A sinapse artificial da equipe é semelhante a uma bateria, modificada para que os pesquisadores possam ligar ou desligar o fluxo de eletricidade entre os dois terminais. Esse fluxo de eletricidade emula como a aprendizagem é conectada ao cérebro. Esse é um design especialmente eficiente porque o processamento de dados e o armazenamento de memória ocorrem em uma ação, em vez de um sistema de computador mais tradicional em que os dados são processados ​​primeiro e depois movidos para o armazenamento.

Ver como esses dispositivos funcionam em uma matriz é um passo crucial, pois permite que os pesquisadores programem várias sinapses artificiais simultaneamente. Isso é muito menos demorado do que ter que programar cada sinapse um a um e é comparável a como o cérebro realmente funciona.

Em testes anteriores de uma versão anterior deste dispositivo, os pesquisadores descobriram que sua ação de processamento e memória requer cerca de um décimo da energia que um sistema de computação de última geração precisa para realizar tarefas específicas.

Ainda assim, os pesquisadores temem que a soma de todos esses dispositivos trabalhando juntos em grandes matrizes arrisque-se a consumir muita energia. Assim, eles reequiparam cada dispositivo para conduzir menos corrente elétrica – tornando-os baterias muito piores, mas tornando a matriz ainda mais eficiente em termos de energia.

A matriz de três por três dependia de um segundo tipo de dispositivo – que o co-autor Joshua Yang desenvolveu na Universidade de Massachusetts, em Amherst – que atua como um interruptor para programar sinapses dentro da matriz.

“Fiação tudo levou muita solução de problemas e um monte de fios. Tivemos que garantir que todos os componentes da matriz estivessem trabalhando em conjunto ”, diz Armantas Melianas, um pesquisador de pós-doutorado no laboratório da Salleo. “Mas quando vimos tudo acender, era como uma árvore de Natal. Esse foi o momento mais emocionante. ”

Durante os testes, o array superou as expectativas dos pesquisadores. Ele foi executado com tanta velocidade que a equipe prevê que precisará testar a próxima versão desses dispositivos com componentes eletrônicos especiais de alta velocidade.

Depois de medir a alta eficiência energética na matriz de três por três, os pesquisadores realizaram simulações de computador de um conjunto maior de 1.024 por 1.024 sinapses e estimaram que ele poderia ser alimentado pelas mesmas baterias usadas atualmente em smartphones ou pequenos drones. Os pesquisadores também conseguiram trocar os dispositivos mais de um bilhão de vezes – outro testemunho de sua velocidade – sem ver qualquer degradação em seu comportamento.

“Acontece que os dispositivos de polímeros, se você os tratar bem, podem ser tão resilientes quanto os equivalentes tradicionais feitos de silício. Esse foi talvez o aspecto mais surpreendente do meu ponto de vista ”, diz Salleo.

“Para mim, isso muda a maneira como penso nesses dispositivos de polímero em termos de confiabilidade e como podemos usá-los.”

Testes Futuros

Os pesquisadores ainda não enviaram sua matriz para testes que determinam o quanto ela aprende, mas isso é algo que eles planejam estudar. A equipe também quer ver como seus dispositivos resistem a diferentes condições – como altas temperaturas – e trabalhar na integração com os eletrônicos. Também há muitas perguntas fundamentais a serem respondidas que podem ajudar os pesquisadores a entender exatamente por que o desempenho do dispositivo é tão bom.

“Esperamos que mais pessoas comecem a trabalhar nesse tipo de dispositivo porque não há muitos grupos focados nessa arquitetura específica, mas acreditamos que ela seja muito promissora”, diz Melianas. “Ainda há muito espaço para melhoria e criatividade. Nós mal tocamos a superfície.

Co-autores adicionais são de Stanford; Sandia National Laboratories; e Universidade de Massachusetts, Amherst. O financiamento para o trabalho veio dos Sandia National Laboratories, do Departamento de Energia dos EUA, da National Science Foundation, da Semiconductor Research Corporation, do Stanford Graduate Fellowship Fund e da Fundação Knut e Alice Wallenberg para Pós-Doutorado em Stanford.

Com informações da Stanford University

Estudo Original DOI: 10.1126/science.aaw5581