Em um novo estudo publicado em fevereiro de 2020 na revista Science Advances , os pesquisadores relatam o desenvolvimento de um dispositivo em nanoescala que age como o cortex visual do cérebro para ver diretamente as coisas em seu caminho. Os cientistas criaram uma nova superestrutura atravanãs do uso de dois nanomateriais em conjunto que poderiam ajudar a criar uma ma¡quina que usa IA para simular a função da mente humana.

O pesquisador Jayan Thomas diz: "Este éum pequeno passo em direção ao desenvolvimento de computadores neuroma³rficos, que podem processar e memorizar informações simultaneamente. Em algum momento no futuro, essa invenção pode ajudar a criar robôs capazes de pensar como seres humanos". A grande vantagem da abordagem atual estãona economia de energia para processamento, bem como no tempo necessa¡rio para o ca¡lculo.

Outra pesquisadora, Tania Roy, previu que a nova tecnologia pode ser aplicada a drones que podem voar sem ajuda para locais remotos para encontrar pessoas em várias situações perigosas. O problema com os drones atuais anã, ela diz, porque "esses drones precisam de conectividade com servidores remotos para identificar o que digitalizam com o olho da ca¢mera. Nosso dispositivo torna esse drone verdadeiramente auta´nomo, pois pode ver como um ser humano".

Com pesquisas anteriores, os cientistas conseguiram criar uma ca¢mera capaz de criar uma imagem do que éobservado e depois carrega¡-la para processamento e reconhecimento de imagem em um servidor. O dispositivo atual, ela diz, não apenas vaª a imagem, mas também a reconhece instantaneamente.

Segundo os pesquisadores, isso também pode ser extremamente valioso para aplicações de defesa, como ajudar soldados a ver melhor em um campo de batalha. Outra vantagem potencial éque, de acordo com o co-primeiro autor Sonali Das, "nosso dispositivo pode detectar, detectar e reconstruir uma imagem junto com um consumo de energia extremamente baixo, o que o torna capaz de implantar a longo prazo em aplicações de campo".

A computação neuroma³rfica, ou de inspiração cerebral, foi descrita pela primeira vez pelos cientistas Carver Mead na segunda metade da década de 1980. Ele concebeu sistemas com circuitos anala³gicos eletra´nicos que não usam sinal tradicional on / off ou sinal bina¡rio, mas trocam surtos de impulsos elanãtricos com intensidades que variam com a estimulação. Esses sistemas chamados de integração em escala muito grande (VLSI) funcionam assim como os circuitos neurola³gicos no cérebro. Esse computador contanãm vários processadores simples ('neura´nios') e estruturas de memória ('sinapses') que usam sinais simples para se comunicar. Eles são extremamente importantes e bons em computar processos conta­nuos complexos com um pequeno conjunto de premissas computacionais simples.

A engenharia neuroma³rfica tem sido o sonho de muitos cientistas que desejam projetar um computador que possa processar e armazenar dados simultaneamente para possibilitar a visão, assim como o cérebro humano. Hoje, mesmo os melhores computadores processam dados e armazenam suas informações em locais separados. Isso afeta o desempenho deles em termos de velocidade de computação e não possibilita oferecer visão a par do cérebro e dos olhos.

Os cientistas testaram o dispositivo em experimentos de reconhecimento facial. Esses testes foram feitos apenas para verificar como a computação neuroma³rfica ajudou a ma¡quina a ver objetos. Descrevendo isso como preliminar, Thomas diz que queria avaliar o dispositivo optoeletra´nico. "Como nosso dispositivo imita células cerebrais relacionadas a  visão, o reconhecimento facial éum dos testes mais importantes para o nosso bloco de construção neuroma³rfico".

Quando eles mostravam ao dispositivo as fotos de quatro pessoas diferentes, cada vez que o reconhecimento era alcana§ado corretamente.

A conquista baseia-se diretamente na capacidade de produzir pontos qua¢nticos de perovskita nanosizados que respondem a  luz do grafeno, uma folha bidimensional de a¡tomos de carbono.

As folhas de grafeno possuem um amplo espectro de larguras de banda, mobilidade eletra´nica muito alta e são um excelente transporte de transportadora, além de flexibilidade e estabilidade extraordina¡rias. No entanto, uma falha fatal éa eficiência muito baixa da geração de carga, com apenas 2% a 3% da luz incidente sendo convertida em carga elanãtrica.

Os pontos qua¢nticos são semicondutores na forma nanocristalina, com intervalos de banda que podem ser ajustados atravanãs do espectro da luz visível, conversão eficiente da energia da luz de uma frequência para outra e outros atributos atraentes. Eles tem propriedades de transporte de carga pobres, no entanto.

A superestrutura atual explora os pontos fortes de ambos os materiais, cancelando suas fraquezas. Tentativas anteriores de fazer isso tentaram depositar filmes finos de perovskita em grafeno, mas a presente técnica de crescimento énova na optoeletra´nica. Aqui, as nuvens pi-elanãtrons dos elementos perovskita e grafeno se sobrepaµem, garantindo uma transferaªncia de carga extremamente aprimorada.

A espessura de um a¡tomo de grafeno significa que os pontos de perovskita capturam a luz incidente, a convertem em carga elanãtrica e transferem essa carga imediatamente em um fluxo conta­nuo para a chapa de grafeno. O dispositivo inteiro anã, portanto, um filme com cerca de 1 / 10.000 da espessura de um cabelo humano com a melhor capacidade de resposta e sensibilidade em sua classe de dispositivos.

Um dos dois primeiros autores do estudo, Basudev Pradhan, diz: "Devido a  natureza da superestrutura, ele mostra um efeito de memória assistida pela luz. a‰ semelhante a s células cerebrais relacionadas a  visão dos seres humanos. relevante para a computação neuroma³rfica e inspirada no cérebro. Esse tipo de superestrutura definitivamente levara¡ a novas direções no desenvolvimento de dispositivos optoeletra´nicos ultrafinos ".

Estas, portanto, agem como sinapses fota´nicas, capazes de responder a  luz como uma rede neural de uma maneira que permite o reconhecimento de padraµes e, portanto, o reconhecimento de rostos e, no futuro, a computação neuroma³rfica. O pra³ximo passo écontinuar refinando o dispositivo, tornando-o a base de um sistema de circuitos.