Pesquisadores da Universidade Estadual do Oregon desenvolveram um dispositivo de memória digital que integra sensores, memória e processamento de sinais em um único fototransistor, reduzindo potencialmente o consumo de energia de futuros dispositivos de IA. O dispositivo pode imitar uma habilidade fundamental do cérebro humano: armazenar memórias importantes e descartar informações desnecessárias ao longo do tempo.
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O hardware de IA moderno separa as funções de percepção, memória e processamento — as tarefas-chave da percepção da máquina — em componentes distintos, exigindo a transferência constante de dados entre eles. Essa transferência consome energia e reduz a eficiência. O novo dispositivo resolve esse problema transferindo algumas funções de memória e processamento diretamente para o sensor de luz. Isso é possível graças a um fototransistor feito de dois materiais diferentes.
Um semicondutor de óxido forma o canal do transistor, por onde a corrente flui. Sobre ele, há uma camada orgânica fotossensível que absorve a luz e gera cargas elétricas. Quando a luz incide sobre o dispositivo, algumas das cargas são capturadas pela camada fotossensível. Mesmo após o desaparecimento da luz, as cargas capturadas continuam a influenciar a corrente que flui pelo canal semicondutor. Em essência, o dispositivo retém uma memória do sinal óptico detectado anteriormente.
Os autores enfatizam que a memória desenvolvida não é estática. Ao aplicar uma tensão elétrica ao gate, os pesquisadores podem alterar a posição das cargas capturadas em relação ao canal do transistor. Quando as cargas se aproximam do canal, seu efeito é reforçado e a memória é retida por mais tempo. Quando se afastam, o efeito enfraquece e a memória se desvanece mais rapidamente.
Esse comportamento lembra vagamente a forma como o cérebro biológico regula a memória. No cérebro, sinais químicos influenciam se uma memória é reforçada ou se desvanece. No dispositivo mostrado, um sinal elétrico desempenha essa função.Um papel semelhante é desempenhado pelo fornecimento de hardware com tempo de vida de memória programável. Essa memória poderia ser particularmente útil para computação neuromórfica modelada em redes neurais biológicas.
Em sistemas de visão computacional, esse tipo de memória permitiria que as informações visuais fossem filtradas, ponderadas e armazenadas temporariamente antes de chegarem a um processador convencional. Um robô, drone, câmera de vigilância ou sistema autônomo não precisaria armazenar todos os sinais visuais indefinidamente. Ao variar o período de retenção para informações específicas, a eficiência do dispositivo poderia ser significativamente aprimorada.
De acordo com os desenvolvedores, seu “dispositivo optoeletrônico representa uma nova capacidade de hardware que poderia permitir um processamento de informações mais eficiente diretamente no nível do sensor”.