Neurônios artificiais podem ser tão eficientes quanto o cérebro humano

• Pesquisadores do MIT projetaram um neurônio artificial a partir de nanofios supercondutores.
• Em teoria, um circuito simples de tais neurônios pode funcionar tão eficientemente quanto o cérebro humano.
• A rede pode realizar cem trilhões de operações sinápticas por segundo por watt.

O dispositivo de computação mais fascinante conhecido pela ciência é o cérebro humano. Ele pode realizar várias operações complexas com a ajuda de grupos de um único componente - o neurônio.

Ao contrário das CPUs modernas que funcionam em velocidades de gigahertz, o cérebro opera em uma velocidade de clock de apenas alguns hertz. No entanto, ele executa trilhões de cálculos por segundo [em paralelo], o que permite aos humanos fazer coisas complexas com a facilidade que os computadores tradicionais ainda precisam alcançar:conversar, caminhar, dirigir e assim por diante.

Em comparação com os dispositivos de computação de hoje, nosso cérebro consome muito pouca energia para realizar essas tarefas. Portanto, os pesquisadores estão tentando imitar o desempenho de computação do cérebro humano usando redes neurais eficientes. Embora os microprocessadores tradicionais possam ser programados para agir como redes neurais, eles usam quantidades excessivas de recursos computacionais e energia.

Para resolver esse problema, os cientistas da computação do MIT tiveram uma ideia:criar neurônios artificiais e conectá-los em redes semelhantes ao cérebro humano. Para implementar esse projeto, eles projetaram um neurônio artificial a partir de nanofios supercondutores.

O dispositivo feito de tais neurônios artificiais pode funcionar tão eficientemente quanto o cérebro humano (pelo menos em teoria).

Principais características de um neurônio artificial

Neurônios biológicos geram picos elétricos para codificar informações, que viajam ao longo do nervo. A informação é passada para outro neurônio por meio de sinapses (uma junção entre duas células nervosas).

Os outros neurônios podem passar ou bloquear essas informações. Na verdade, eles podem se comportar como portas lógicas, gerando uma saída em resposta a várias entradas.

Esses neurônios não disparam, a menos que o pulso elétrico de entrada exceda algum valor limite. Eles não podem disparar novamente até que um determinado período de tempo tenha passado, que é chamado de período refratário.

Fonte:arXiv:1907.00263

Os novos nanofios supercondutores imitam todas essas características dos neurônios biológicos. Eles têm uma propriedade não linear estranha que permite que a supercondutividade do nanofio seja interrompida quando a corrente acima de um nível limite flui através dele.

Isso acontece devido ao aumento repentino da resistência, que cria um pulso de voltagem análogo ao pico elétrico no neurônio biológico. Ele pode ser usado para modular outro pulso gerado por um segundo nanofio, tornando a simulação ainda mais precisa.

Fonte da imagem:Adobe Stock

Assim, um circuito simples feito de nanofios pode imitar as principais características dos neurônios, incluindo o limiar de disparo, o tempo de viagem (pode ser ajustado ajustando as propriedades do circuito) e o período refratário.

Eficiência energética e limitações

A eficiência energética de tais circuitos supercondutores pode ser comparada com a das redes neurais biológicas. De acordo com a equipe de pesquisa, sua rede neural artificial proposta pode realizar cerca de cem trilhões de operações sinápticas por segundo por watt.

As simulações parecem promissoras. Se for bem-sucedido, pode ser uma tecnologia altamente competitiva em termos de velocidade e potência. O projeto pode habilitar um processador neuromórfico de grande escala que poderia ser treinado como uma rede neural de spiking para realizar tarefas complexas, como reconhecimento de padrões.

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Como outros conceitos, ele tem suas próprias limitações:os neurônios supercondutores podem ser ligados a apenas alguns outros neurônios. Enquanto o neurônio biológico se conecta a milhares de outros neurônios. Por enquanto, é apenas um design que precisa de uma demonstração de prova de princípio.