Não é segredo que o cérebro funciona de maneira diferente dos circuitos eletrônicos de um computador. Têm arquiteturas diferentes, que mais de uma geração de cientistas sonhou em reunir. O cérebro armazena e processa dados em um só lugar, enquanto o computador os transfere constantemente entre o processador e os bancos de memória. O principal problema é a falta de uma célula de memória adequada que desempenhe simultaneamente o papel de um transistor, na qual cientistas dos EUA prometem ajudar.
Fonte da imagem: geração AI Kandinsky 3.0/3DNews
Uma equipe de cientistas da Northwestern University, do Boston College e do Massachusetts Institute of Technology (MIT) relatou que criou e testou um chamado transistor sináptico que foi capaz de funcionar como parte de redes neurais com aprendizagem associativa. Os cientistas consideram que a principal vantagem do desenvolvimento é a capacidade do transistor de operar em temperatura ambiente com baixíssimo consumo de 20 pW (picowatts).
No tecido nervoso vivo, uma sinapse é uma lacuna entre o final de um neurônio e o início de outro (se estivermos falando do cérebro ou da medula espinhal). Nessa lacuna ocorrem reações bioquímicas responsáveis por transmitir ainda mais o impulso nervoso ou por bloqueá-lo. O transistor apresentado pelos cientistas desempenha uma função semelhante, mas em seu trabalho utiliza fenômenos e processos físicos.
Em geral, o desenvolvimento está relacionado ao campo dos materiais quânticos moiré. Em muitos casos, tais materiais operam sob condições de resfriamento criogênico. Portanto, era importante que a equipe de pesquisa mostrasse o efeito à temperatura ambiente, o que foi feito com sucesso.
Um transistor, se é que você pode chamá-lo assim, são duas camadas sobrepostas de material atomicamente espesso, ligeiramente deslocadas uma em relação à outra no plano horizontal. Uma camada é de grafeno e a segunda camada é de nitreto de boro com uma rede hexagonal. Girar um deles em um determinado ângulo cria um padrão ondulado de duas estruturas combinadas, e é aí que reside a mágica. Os ângulos corretos em que aparecem interações distintas são até chamados de mágicos.
Em certos ângulos de rotação, as interações de Coulomb entre dois materiais tornam-se interações elétricas exóticas que não ocorrem em materiais convencionais, abrindo o potencial para o uso de tais estruturas em eletrônica futura com funcionalidades que não são totalmente compreendidas.
Para crédito dos pesquisadores, eles foram além e criaram, com base nas transições de transistores condicionais apresentadas, uma série de circuitos neurais que mostraram capacidade de aprendizagem associativa. Circuitos experimentais foram treinados para reconhecer grupos de números em codificação binária, o que fizeram com sucesso. Por exemplo, os circuitos neurais separaram as combinações 000 e 111 de 101, mostrando a conexão associativa da primeira e sua diferença em relação à terceira combinação. Assim, relatam os cientistas no resumo do artigo da Nature, “o transistor sináptico moiré permite circuitos de computação eficientes na memória e [promete] aceleradores de hardware avançados para inteligência artificial e aprendizado de máquina”.