Engenheiros da Universidade Northwestern desenvolveram neurônios artificiais impressos que vão além da simples imitação, podendo interagir diretamente com células cerebrais reais. Estes dispositivos flexíveis e de baixo custo geram sinais elétricos que se assemelham aos produzidos por neurônios vivos, permitindo que ativem o tecido cerebral biológico.
Em experimentos realizados com fatias do cérebro de camundongos, os neurônios artificiais conseguiram desencadear respostas em neurônios reais. Este resultado demonstra um novo nível de compatibilidade entre dispositivos eletrônicos e sistemas neurais vivos.
Avançando em Interfaces Cerebrais e IA Eficiente em Energia
Esse avanço aproxima os pesquisadores da criação de eletrônicos que possam interagir diretamente com o sistema nervoso. As aplicações potenciais incluem interfaces cérebro-máquina e neuroprótese, como implantes que poderiam ajudar a restaurar a audição, a visão ou o movimento.
A tecnologia também aponta para uma nova geração de sistemas computacionais inspirados no cérebro. Ao replicar a forma como os neurônios se comunicam, futuros hardwares poderiam desempenhar tarefas complexas utilizando muito menos energia. O cérebro continua a ser o sistema computacional 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 gera um enorme problema de consumo de energia. Portanto, precisamos desenvolver hardwares mais eficientes para lidar com grandes volumes de dados e IA. Como o cérebro é cinco ordens de magnitude mais eficiente energeticamente do que um computador digital, faz sentido buscar inspiração nele para a computação de próxima geração.”
Hersam é especialista em computação inspirada no cérebro e ocupa múltiplos cargos na Universidade Northwestern, incluindo o cargo de Professor Walter P. Murphy de Ciência e Engenharia de Materiais na Escola de Engenharia McCormick. Ele também é professor de medicina na Feinberg School of Medicine da Northwestern University e professor de química no Weinberg College of Arts and Sciences. Além disso, atua como presidente do departamento de ciência e engenharia de materiais, diretor do Centro de Pesquisa em Ciência e Engenharia de Materiais, e é 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 é Superior ao Silício Tradicional
Os computadores modernos lidam com cargas de trabalho crescentes ao agrupar bilhões de transistores idênticos em rigidíssimos chips de silício bidimensionais. Cada componente se comporta da mesma maneira e, uma vez fabricado, o sistema permanece fixo.
Por outro lado, o cérebro funciona de forma muito diferente. Ele é composto por vários tipos de neurônios, cada um com papéis especializados, organizados em redes tridimensionais suaves. Essas redes estão sempre mudando, formando e ajustando conexões à medida que a aprendizagem ocorre.
“O silício alcança complexidade ao ter bilhões de dispositivos idênticos,” disse Hersam. “Tudo é o mesmo, rígido e fixo uma vez fabricado. O cérebro é o oposto. É heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para avançarmos nessa direção, precisamos de novos materiais e novas formas de construir eletrônicos.”
Embora neurônios artificiais já tenham sido desenvolvidos anteriormente, a maioria produz sinais excessivamente simples. Para alcançar um comportamento mais complexo, os engenheiros tipicamente precisam de grandes redes de dispositivos, o que aumenta o consumo de energia.
Materiais Imprimíveis Permitem Comportamento Semelhante ao do Cérebro
Para replicar melhor a atividade neural real, a equipe de Hersam construiu neurônios artificiais utilizando materiais impressos e macios que se alinham mais à estrutura do cérebro. Sua abordagem utiliza tintas eletrônicas feitas a partir de flocos em escala nano de dissulfeto de molibdênio (MoS2), que atua como semicondutor, e grafeno, que funciona como condutor elétrico. Esses materiais foram depositados em superfícies de polímero flexível usando impressão por jato de aerosol.
Anteriormete, os pesquisadores consideravam o polímero nessas tintas como uma falha, pois interferia na performance elétrica. Como resultado, eles o removiam após a impressão. Neste trabalho, a equipe utilizou essa mesma característica para aprimorar o dispositivo.
“Em vez de remover completamente o polímero, decomomos parcialmente,” disse. “Então, quando passamos corrente pelo dispositivo, induzimos uma decomposição adicional do polímero. Essa decomposição ocorre de forma espacialmente inhomogênea, levando à formação de um filamento condutor, de tal forma que toda a corrente é restringida a uma região estreita do espaço.”
Esse caminho condutor estreito gera uma resposta elétrica repentina semelhante ao disparo de um neurônio. O dispositivo resultante pode gerar uma ampla variedade de sinais, incluindo picos isolados, disparos contínuos e padrões de explosão, assemelhando-se intimamente à comunicação neural real.
Como cada neurônio artificial pode produzir sinais mais complexos, menos componentes são necessários 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, a Professora Bill e Gayle Cook de Neurobiologia no Weinberg. A equipe dela aplicou os sinais artificiais em fatias do cerebelo de camundongos.
Os resultados mostraram que os picos elétricos correspondem a propriedades biológicas fundamentais, incluindo seu tempo e duração. Esses sinais ativaram de forma confiável neurônios reais e desencadearam circuitos neurais de uma maneira semelhante à atividade cerebral natural.
“Outros laboratórios tentaram criar neurônios artificiais com materiais orgânicos, mas eles disparavam muito lentamente,” afirmou Hersam. “Ou usaram óxidos metálicos, que são rápidos demais. Nós estamos dentro de uma faixa temporal que não foi demonstrada antes para neurônios artificiais. É possível ver os neurônios vivos respondendo ao nosso neurônio artificial. Assim, demonstramos sinais que não apenas têm a escala de tempo correta, mas também a forma de pico certa para interagir diretamente com neurônios vivos.”
Produção Sustentável e de Baixo Custo com Implicações para IA
Além do desempenho, a nova abordagem oferece vantagens práticas e ambientais. O processo de manufatura é simples e acessível, e o método de impressão aditiva coloca material apenas onde é necessário, reduzindo o desperdício.
A melhoria na eficiência energética é especialmente importante à medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais exigentes. Grandes centros de dados já consomem quantidades imensas de energia e requerem substanciais quantidades de água para resfriamento.
“Para atender às demandas energéticas da IA, as empresas de tecnologia estão construindo centros de dados de gigawatt alimentados por usinas nucleares dedicadas,” afirmou Hersam. “É evidente que esse imenso consumo energético limitará ainda mais a escalabilidade da computação, já que é difícil imaginar um centro de dados de próxima geração precisando de 100 usinas nucleares. Outro problema é que, ao dissipar gigawatts de energia, há muita geração de calor. Como os centros de dados são resfriados com água, a IA está impondo estresse severo ao suprimento de água. De qualquer forma que olhemos, precisamos desenvolver hardwares mais eficientes em termos de energia para a IA.”
O estudo, “Neurônios de pico de complexidade multiordem habilitados por redes de nanosheet memristivas de MoS2 impressas,” recebeu apoio da National Science Foundation.
