Samsung se oferece para “copiar e colar” o cérebro em chips neuromórficos

Os engenheiros da Samsung, juntamente com cientistas da Universidade de Harvard, propuseram uma nova ideia que aproximará o mundo tecnológico um passo mais próximo da criação de chips neuromórficos que imitam o trabalho do cérebro. Os detalhes foram publicados na Nature Electronics, intitulada Neuromorphic Electronics Based on Brain Copy and Paste.

Fonte: news.samsung.com

A essência do conceito apresentado pelos autores é realmente transmitida com mais precisão pelas palavras “copiar” e “colar”. O artigo propõe um método para copiar as conexões neurais do cérebro usando uma matriz de nanoeletrodos, desenvolvido pelo professor da Universidade de Harvard e SAIT (Samsung Advanced Institute of Technology) Donhee Ham, bem como pelo professor da Universidade de Harvard Hongkun Park. O cartão criado desta forma é então inserido no módulo de rede 3D de memória de estado sólido – nesta área a Samsung é um dos líderes mundiais.

Usando esta abordagem de copiar e colar, os autores do projeto pretendem criar um microcircuito de memória que permitirá atingir as capacidades únicas do cérebro: baixo consumo de energia, fácil aprendizagem, adaptação ao ambiente, bem como autonomia e a capacidade de aprender – tudo isso era anteriormente inacessível aos sistemas de computação.

O cérebro consiste em um grande número de neurônios, e o circuito de suas interconexões é responsável por seu funcionamento. Portanto, conhecer um mapa cerebral preciso acaba sendo a chave para a engenharia reversa de todo o cérebro. O ramo da engenharia neuromórfica teve origem na década de oitenta do século passado, naquela época seu objetivo era imitar a estrutura do cérebro e o funcionamento das redes neurais em um chip de silício. A tarefa parecia extremamente difícil, pois até agora era quase impossível fazer um mapa preciso das conexões neurais responsáveis ​​pelas funções cerebrais superiores. Portanto, a tarefa da engenharia neuromórfica foi simplificada para o desenvolvimento de um chip “inspirado” no cérebro, mas sem replicá-lo em detalhes.

Os autores do novo projeto propuseram uma maneira de retornar ao objetivo original de fazer a engenharia reversa do cérebro. Uma série de nanoeletrodos se conecta a um grande número de neurônios e registra seus sinais elétricos com alta sensibilidade. Com base nesses registros, um mapa de conexões neurais é criado, mostrando onde os neurônios se conectam entre si, bem como a força dessa conexão. Como resultado, um mapa de fiação neural é extraído ou “copiado” desses registros.

O mapa neural copiado desta forma é então “inserido” na rede de memória não volátil – esta pode ser a memória flash comercial tradicional, que é usada na vida cotidiana em unidades de estado sólido (SSD), ou memória RRAM de nova geração, onde a condutividade de cada elemento corresponde à força da conexão neural no mapa copiado anteriormente.

O artigo também propõe uma maneira de “inserir” rapidamente um mapa de conexões neurais em uma rede de memória eletrônica. Uma rede de elementos de memória não voláteis especialmente projetados reflete, em última análise, um mapa de conexões neurais e é ativada por meio de sinais intercelulares fixos. Em outras palavras, as conexões neurais são descarregadas diretamente no chip de memória.

O cérebro humano contém cerca de 100 bilhões de neurônios e cerca de mil vezes mais conexões sinápticas, portanto, no final, o chip neuromórfico consistirá em cerca de 100 trilhões de elementos. A integração de um grande número de elementos é possível graças à própria tecnologia 3D da Samsung.

Aproveitando suas melhores práticas na fabricação de componentes eletrônicos, a Samsung planeja continuar trabalhando em engenharia neuromórfica para consolidar sua liderança em soluções de semicondutores com foco em inteligência artificial.

«A visão que apresentamos é muito ambiciosa. Mas trabalhar em um desafio tão heróico vai ultrapassar os limites da inteligência da máquina, neurociência e tecnologia de semicondutores ”, disse o professor Ham.

avalanche

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