Teremos, questão de tempo e estudos

Rumo ao cérebro artificial, sinapses eletrônicas já aprendem sozinhas

Redação do Site Inovação Tecnológica -  17/04/2017

Impressão artística da sinapse eletrônica: as partículas representam elétrons que circulam através de um óxido, em analogia com os neurotransmissores nas sinapses biológicas. O fluxo de elétrons depende da estrutura do domínio ferroelétrico do óxido, que é controlada por pulsos elétricos. À direita, estrutura do componente real.[Imagem: Sören Boyn/CNRS/Thales]

Aprendizado de máquina autônomo

Pesquisadores franceses criaram uma sinapse artificial capaz de aprender sozinha, sem que os humanos precisem se dedicar ao tedioso trabalho de treiná-la para que ela aprenda a executar suas funções.

Este é um passo importante para a criação de circuitos biomiméticos mais complexos, inspirados no funcionamento do cérebro.

O processo de aprendizagem do cérebro está ligado às sinapses, que servem de ligação entre os neurônios. Quanto mais a sinapse é estimulada, mais a conexão é reforçada, melhorando a aprendizagem.

Soren Boyn e seus colegas do CNRS imitaram esse conceito usando um tipo especial do já bem conhecido memoristor, um componente que também consegue se lembrar das correntes elétricas que já o percorreram anteriormente, o que faz com que ele funcione como uma espécie de sinapse artificial.

O que a equipe conseguiu fazer de novidade foi desenvolver um modelo físico capaz de prever como a sinapse artificial irá funcionar. Esse entendimento do processo, escrevem eles, tornará possível criar sistemas mais complexos e "máquinas mais inteligentes", tirando proveito de uma série de memoristores interconectados.

"Com base neste modelo físico, nossas simulações mostram que as matrizes de nano-sinapses ferroelétricas podem aprender autonomamente a reconhecer padrões de forma previsível, abrindo o caminho para a aprendizagem não-supervisionada em redes neurais," escreveu a equipe.

Câmera inteligente

O próximo passo será testar se o modelo funciona realmente e, para isto, o grupo está trabalhando em um conceito inovador de uma câmera que será dotada de um sensor inteligente, que aprenderá como lidar com a luz.

Se tudo funcionar como eles planejam, os píxeis do sensor da câmera ficarão inativos até que detectem uma mudança no ângulo de visão, quando então se ativarão autonomamente.

Os ganhos esperados são que a câmera leve menos tempo para detectar objetos selecionados e consuma menos energia, já que os píxeis ficarão mais desligados do que ligados.

Bibliografia:

Learning through ferroelectric domain dynamics in solid-state synapses
Sören Boyn, Julie Grollier, Gwendal Lecerf, Bin Xu, Nicolas Locatelli, Stéphane Fusil, Stéphanie Girod, Cécile Carrétéro, Karin Garcia, Stéphane Xavier, Jean Tomas, Laurent Bellaiche, Manuel Bibes, Agnès Barthélémy, Sylvain Saïghi, Vincent Garcia
Nature Communications
Vol.: 8: 14736
DOI: 10.1038/NCOMMS14736

Eletrônica metamórfica

Metais líquidos abrem caminho para eletrônica metamórfica

Redação do Site Inovação Tecnológica -  05/08/2016

 A gota de metal líquido possui uma camada atômica semicondutora em sua superfície (em cima). Embaixo, um dos aparatos experimentais usados para demonstrar a técnica. [Imagem: Ali Zavabeti et al. - 10.1038/ncomms12402]

Eletrônica de estado maleável

Construir um robô metamórfico de metal líquido, como o T-1000 da série Exterminador do Futuro, ainda pode estar longe no horizonte, mas ir além da eletrônica de estado sólido, chegando a circuitos flexíveis e macios e dinamicamente reconfiguráveis, está um pouco mais perto.

Toda a tecnologia eletrônica, dos rádios aos celulares e computadores, se baseia em circuitos que usam componentes de estado sólido, com trilhas metálicas fixas entre componentes semicondutores igualmente rígidos.

Mas os engenheiros sonham em criar componentes eletrônicos verdadeiramente elásticos - circuitos que possam atuar de forma mais parecida com células vivas, movendo-se de forma controlada ou autônoma para formar novos circuitos conforme a necessidade, em vez de ficarem eternamente presos aos objetivos para os quais foram inicialmente construídos.

Os metais líquidos, em especial as ligas não-tóxicas de gálio, têm-se mostrado o caminho mais promissor para realizar esse sonho. Além de serem extremamente maleáveis, cada gota de metal líquido contém um núcleo metálico altamente condutor e uma película de óxido semicondutor atomicamente fina - todos os elementos necessários para fazer os circuitos eletrônicos da próxima geração.

• Aparelhos metamórficos mudam de formato conforme a necessidade

Metais líquidos eletrônicos

 [Imagem: Ali Zavabeti et al. - 10.1038/ncomms12402]

Ali Zavabeti, do Instituto Real de Tecnologia de Melbourne, na Austrália, começou mergulhando pequenas gotas de metal líquido em água. Ele descobriu que colocar gotículas em outro líquido com um teor iônico quebra a simetria entre essas gotículas, permitindo que elas se movimentem livremente em três dimensões.

"Simplesmente ajustar a química da água faz as gotas de metal líquido moverem-se e mudarem de forma, sem qualquer necessidade de estimulantes mecânicos, eletrônicos ou ópticos externos. Usando esta descoberta, conseguimos criar objetos que se movem, interruptores e bombas que podem operar de forma autônoma - metais líquidos autopropelidos acionados pela composição do líquido circundante," explicou seu professor Kourosh Kalantar-zadeh.

A equipe também conseguiu decifrar como as cargas elétricas que se acumulam sobre a superfície das gotículas de metal líquido, em conjunto com a sua película de óxido semicondutor, podem ser manipuladas e utilizadas, o que permitirá a construção dos primeiros circuitos lógicos.

Embora muito trabalho ainda tenha que ser feito, a pesquisa estabelece as bases para o uso de "metais líquidos eletrônicos" para fazer telas e outros componentes eletrônicos 3D conforme a necessidade, além de circuitos metamórficos, que possam ser reconfigurados para outras funções depois de terem sido fabricados.

• Transístor magnético viabiliza processadores metamórficos

Bibliografia:

Ionic imbalance induced self-propulsion of liquid metals
Ali Zavabeti, Torben Daeneke, Adam F. Chrimes, Anthony P. O’Mullane, Jian Zhen Ou, Arnan Mitchell, Khashayar Khoshmanesh, Kourosh Kalantar-zadeh
Nature Communications
Vol.: 7, Article number: 12402
DOI: 10.1038/ncomms12402