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 bastante aos gerados por neurônios vivos, permitindo que ativem o tecido cerebral biológico.
Em experimentos com fatias de cérebro de camundongo, os neurônios artificiais conseguiram desencadear respostas em neurônios reais. Esse resultado mostra um novo nível de compatibilidade entre dispositivos eletrônicos e sistemas neurais vivos.
Rumo a Interfaces Cerebrais e IA Energicamente Eficiente
Esse avanço aproxima os pesquisadores de eletrônicos que podem interagir diretamente com o sistema nervoso. Os possíveis usos incluem interfaces cérebro-máquina e neuropróteses, como implantes que poderiam ajudar a restaurar a audição, visão ou 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 permanece o sistema de computação mais eficiente em termos energéticos 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 pela 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 intensivo em dados leva a um enorme problema de consumo de energia. Portanto, precisamos encontrar hardware mais eficiente para lidar com big data e IA. Como o cérebro é cinco ordens de magnitude mais eficiente em termos energéticos 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, é 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 empacotando bilhões de transistores idênticos em chips de silício rígidos e bidimensionais. Cada componente se comporta da mesma maneira, e uma vez fabricado, o sistema permanece fixo.
O cérebro funciona de maneira muito diferente. Ele é composto por muitos tipos de neurônios, cada um com papéis especializados, organizados em redes macias e tridimensionais. Essas redes estão em constante mudança, formando e ajustando conexões à medida que a aprendizagem ocorre.
“O silício alcança complexidade tendo bilhões de dispositivos idênticos”, disse Hersam. “Tudo é o mesmo, rígido e fixo uma vez fabricado. O cérebro é oposto. É heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para avançar nessa direção, precisamos de novos materiais e novas maneiras de construir eletrônicos.”
Embora neurônios artificiais tenham sido desenvolvidos antes, a maioria produz sinais excessivamente simples. Para obter um comportamento mais complexo, os engenheiros normalmente precisam de grandes redes de dispositivos, o que aumenta o uso de energia.
Materiais Imprimíveis Possibilitam Comportamento Semelhante ao Cerebral
Para melhor replicar a atividade neural real, a equipe de Hersam construiu neurônios artificiais usando materiais imprimíveis macios que se aproximam mais da estrutura do cérebro. A abordagem deles depende de tintas eletrônicas feitas de flocos em escala nanométrica de dissulfeto de molibdênio (MoS2), que atua como um 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 tratavam o polímero nessas tintas como uma falha porque interferia no desempenho elétrico. Como resultado, eles o removiam após a impressão. Neste trabalho, a equipe usou essa mesma característica para melhorar o dispositivo.
“Em vez de remover completamente o polígono, nós o decompomos parcialmente,” disse ele. “Então, quando passamos corrente pelo dispositivo, provocamos uma decomposição adicional do polígono. Essa decomposição ocorre de maneira espacialmente inhomogênea, levando à formação de um filamento condutor, de forma que toda a corrente é restringida a uma região estreita no espaço.”
Esse caminho condutor estreito produz uma resposta elétrica repentina semelhante ao disparo de um neurônio. O dispositivo resultante pode gerar uma ampla variedade de sinais, incluindo picos únicos, disparos contínuos e padrões de explosão, que se assemelham intimamente à comunicação neural real.
Como cada neurônio artificial pode produzir sinais mais complexos, são necessários menos componentes para realizar tarefas avançadas. Isso poderia melhorar significativamente a eficiência computacional.
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 em fatias 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 dispararam circuitos neurais de maneira semelhante à atividade cerebral natural.
“Outros laboratórios tentaram fazer neurônios artificiais com materiais orgânicos, e eles dispararam muito devagar,” disse Hersam. “Ou usaram óxidos metálicos, que são rápidos demais. Estamos dentro de uma faixa temporal que não foi anteriormente demonstrada para neurônios artificiais. Você pode ver os neurônios vivos respondendo ao nosso neurônio artificial. Portanto, demonstramos sinais que não apenas estão na escala de tempo correta, mas também têm a forma de pico que interage diretamente com neurônios vivos.”
Fabrication de Baixo Custo, Sustentável e Implicações para IA
Além do desempenho, a nova abordagem oferece vantagens ambientais e práticas. O processo de fabricação é simples e barato, e o método de impressão por adição coloca o 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 data centers já consomem vastas quantidades de energia e exigem água significativa para resfriamento.
“Para atender às demandas energéticas da IA, as empresas de tecnologia estão construindo data centers de gigawatts alimentados por usinas nucleares dedicadas,” disse Hersam. “É evidente que esse imenso consumo de energia limitará a escalabilidade futura da computação, pois é difícil imaginar um data center de próxima geração exigindo 100 usinas nucleares. O outro problema é que, quando se dissipam gigawatts de energia, gera-se muito calor. Como os data centers são resfriados com água, a IA está colocando uma pressão severa no suprimento de água. De qualquer forma que se olhe, precisamos criar hardware mais energeticamente eficiente para a IA.”
O estudo, “Neurônios de disparo de complexidade multiordem habilitados por redes de nanosheet memristiva de MoS2 impressas,” foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciências.
