Tecnologia Científica

Engenheiros colocam dezenas de milhares de sinapses cerebrais artificiais em um aºnico chip
Os pesquisadores tomaram emprestado os princa­pios da metalurgia para fabricar cada memristor a partir de ligas de prata e cobre, juntamente com sila­cio
Por Jennifer Chu, - 08/06/2020


Um novo "cérebro-em-um-chip" fabricado pelo MIT reprocessou uma imagem da
Killian Court do MIT, incluindo afiar e desfocar a imagem, de maneira mais
confia¡vel que os projetos neuroma³rficos existentes.
Crédito: Imagem cortesia dos pesquisadores

Os engenheiros do MIT projetaram um "cérebro em um chip", menor que um pedaço de confete, feito de dezenas de milhares de sinapses cerebrais artificiais conhecidas como memristores - componentes a  base de sila­cio que imitam as sinapses de transmissão de informações nas cérebro humano.

Os pesquisadores tomaram emprestado os princa­pios da metalurgia para fabricar cada memristor a partir de ligas de prata e cobre, juntamente com sila­cio. Quando eles executaram o chip em várias tarefas visuais , o chip foi capaz de "lembrar" as imagens armazenadas e reproduzi-las várias vezes, em versaµes mais na­tidas e limpas em comparação com os designs existentes de memristores feitos com elementos não ligados.

Seus resultados, publicados hoje na revista Nature Nanotechnology , demonstram um novo e promissor projeto de memristor para dispositivos neuroma³rficos - eletra´nicos baseados em um novo tipo de circuito que processa informações de maneira a imitar a arquitetura neural do cérebro. Tais circuitos inspirados no cérebro poderiam ser construa­dos em dispositivos pequenos e porta¡teis e executariam tarefas computacionais complexas que apenas os supercomputadores atuais podem suportar.

"Atéagora, as redes sinapses artificiais existem como software. Estamos tentando construir hardware de rede neural real para sistemas porta¡teis de inteligaªncia artificial", diz Jeehwan Kim, professor associado de engenharia meca¢nica do MIT. "Imagine conectar um dispositivo neuroma³rfico a uma ca¢mera do seu carro e fazer com que ele reconhea§a luzes e objetos e tome uma decisão imediatamente, sem precisar se conectar a  Internet. Esperamos usar memristores com eficiência energanãtica para executar essas tarefas no local, em tempo real."

aons errantes

Memristores, ou transistores de memória, são um elemento essencial na computação neuroma³rfica. Em um dispositivo neuroma³rfico, um memristor serviria como transistor em um circuito, embora seu funcionamento se parecesse mais com uma sinapse cerebral - a junção entre dois neura´nios. A sinapse recebe sinais de um neura´nio, na forma de a­ons, e envia um sinal correspondente para o pra³ximo neura´nio.

Um transistor em um circuito convencional transmite informações alternando entre um dos dois aºnicos valores, 0 e 1, e o faz apenas quando o sinal que recebe, na forma de uma corrente elanãtrica, possui uma força particular. Por outro lado, um memristor funcionaria ao longo de um gradiente, como uma sinapse no cérebro. O sinal que produz varia de acordo com a força do sinal que recebe. Isso permitiria que um aºnico memristor tivesse muitos valores e, portanto, executasse uma gama muito maior de operações que os transistores binários.
 
Como uma sinapse cerebral, um memristor também seria capaz de "lembrar" o valor associado a uma dada força de corrente e produzir exatamente o mesmo sinal na próxima vez em que receber uma corrente semelhante. Isso poderia garantir que a resposta a uma equação complexa ou a classificação visual de um objeto seja confia¡vel - um feito que normalmente envolve vários transistores e capacitores.

Por fim, os cientistas prevaªem que os memristores exigiriam muito menos espaço em chip do que os transistores convencionais, permitindo dispositivos de computação porta¡teis e poderosos que não dependem de supercomputadores ou mesmo conexões com a Internet.

Os designs existentes de memristores, no entanto, são limitados em seu desempenho. Um aºnico memristor écomposto de um eletrodo positivo e negativo , separado por um "meio de comutação" ou espaço entre os eletrodos. Quando uma tensão éaplicada a um eletrodo, os a­ons desse eletrodo fluem atravanãs do meio, formando um "canal de condução" para o outro eletrodo. Os a­ons recebidos compõem o sinal elanãtrico que o memristor transmite atravanãs do circuito. O tamanho do canal de a­ons (e o sinal que o memristor finalmente produz) deve ser proporcional a  força da tensão estimulante.

Kim diz que os projetos existentes de memristores funcionam muito bem nos casos em que a tensão estimula um grande canal de condução ou um fluxo intenso de a­ons de um eletrodo para o outro. Mas esses projetos são menos confia¡veis ​​quando os memristores precisam gerar sinais mais sutis, por meio de canais de condução mais finos.

Quanto mais fino o canal de condução, e menor o fluxo de a­ons de um eletrodo para o outro, mais difa­cil épara os a­ons individuais permanecerem juntos. Em vez disso, eles tendem a se afastar do grupo, se dispersando no meio. Como resultado, édifa­cil para o eletrodo receptor capturar com segurança o mesmo número de a­ons e, portanto, transmitir o mesmo sinal quando estimulado com uma certa faixa baixa de corrente.

O novo chip (canto superior esquerdo) émodelado com dezenas de milhares de
sinapses artificiais, ou "memristors", feitas com uma liga de prata-cobre.
Quando cada memristor éestimulado com uma voltagem especa­fica
correspondente a um pixel e sombra em uma imagem em escala de
cinza (neste caso, um escudo do Capitão Amanãrica), o novo chip
reproduz a mesma imagem na­tida, com mais confiabilidade do que
os chips fabricados com memristores de diferentes materiais.
Crédito: Imagem cortesia dos pesquisadores

Empréstimos de metalurgia
Kim e seus colegas encontraram uma maneira de contornar essa limitação emprestando uma técnica da metalurgia, a ciência de fundir metais em ligas e estudando suas propriedades combinadas.

"Tradicionalmente, os metalaºrgicos tentam adicionar a¡tomos diferentes em uma matriz a granel para fortalecer os materiais, e pensamos: por que não ajustar as interações atômicas em nosso memristor e adicionar algum elemento de liga para controlar o movimento dos a­ons em nosso meio", diz Kim.

Os engenheiros normalmente usam prata como material para o eletrodo positivo de um memristor. A equipe de Kim examinou a literatura para encontrar um elemento que eles pudessem combinar com a prata para manter efetivamente os a­ons de prata juntos, permitindo que eles fluissem rapidamente atravanãs do outro eletrodo.

A equipe aterrissou no cobre como o elemento de liga ideal, pois écapaz de se ligar tanto a  prata quanto ao sila­cio.

"Ele atua como uma espanãcie de ponte e estabiliza a interface prata-sila­cio", diz Kim.

Para criar memristores usando sua nova liga, o grupo primeiro fabricou um eletrodo negativo a partir de sila­cio e, em seguida, produziu um eletrodo positivo depositando uma pequena quantidade de cobre, seguida por uma camada de prata. Eles colocaram os dois eletrodos em volta de um meio de sila­cio amorfo. Dessa maneira, eles modelaram um chip de sila­cio mila­metro quadrado com dezenas de milhares de memristores.

Como primeiro teste do chip, eles recriaram uma imagem em escala de cinza do escudo do Capitão Amanãrica. Eles igualaram cada pixel da imagem a um memristor correspondente no chip. Eles então modularam a conduta¢ncia de cada memristor que tinha força relativa a  cor no pixel correspondente.

O chip produziu a mesma imagem na­tida do escudo e foi capaz de "lembrar" a imagem e reproduzi-la muitas vezes, em comparação com chips feitos de outros materiais.

A equipe também executou o chip em uma tarefa de processamento de imagem, programando os memristores para alterar uma imagem, no caso do Killian Court do MIT, de várias maneiras especa­ficas, incluindo nitidez e desfoque da imagem original. Novamente, seu design produziu as imagens reprogramadas com mais confiabilidade do que os desenhos existentes dos memristores .

"Estamos usando sinapses artificiais para fazer testes de inferaªncia real", diz Kim. "Gostara­amos de desenvolver ainda mais essa tecnologia para ter matrizes de maior escala para executar tarefas de reconhecimento de imagem. E algum dia, vocêpodera¡ transportar cérebros artificiais para executar esse tipo de tarefa, sem conectar-se a supercomputadores, a  Internet ou a nuvem."

 

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