{"id":17816,"date":"2021-05-04T11:10:43","date_gmt":"2021-05-04T14:10:43","guid":{"rendered":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/?p=17816"},"modified":"2021-05-04T11:10:49","modified_gmt":"2021-05-04T14:10:49","slug":"dispositivo-simula-sinapses-humanas-e-aprende-via-associacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornalfatosenoticias.com.br\/index.php\/2021\/05\/04\/dispositivo-simula-sinapses-humanas-e-aprende-via-associacao\/","title":{"rendered":"Dispositivo simula sinapses humanas e aprende via associa\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"\n

Que o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 uma das maiores e mais surpreendentes conquistas da tecnologia<\/a>\u00a0ningu\u00e9m duvida \u2013 das sugest\u00f5es de m\u00fasica do\u00a0Spotify<\/a>\u00a0aos sistemas a bordo da c\u00e1psula Dragon Crew da\u00a0SpaceX<\/a>. A intelig\u00eancia artificial ainda \u00e9, em certos aspectos,\u00a0incrivelmente est\u00fapida<\/a>\u00a0e\u00a0absurdamente perdul\u00e1ria em termos de energia<\/a>, problemas que pesquisadores das universidades Northwestern e de Hong Kong esperam contornar com a cria\u00e7\u00e3o de um dispositivo capaz de aprender por associa\u00e7\u00e3o.
Assim como os c\u00e3es do fisiologista Ivan Pavlov foram \u00a0condicionados<\/a>\u00a0a esperar comida ao escutar um sino (o que os fazia salivar involuntariamente), os pesquisadores condicionaram circuitos a associarem luz com press\u00e3o. O dispositivo usado \u00e9, em si, incomum: ele usa transistores sin\u00e1pticos eletroqu\u00edmicos org\u00e2nicos, o que o faz se\u00a0assemelhar a um c\u00e9rebro humano<\/a>.
“Uma pessoa pode facilmente superar os computadores atuais em tarefas complexas e n\u00e3o estruturadas, como reconhecimento de padr\u00f5es, controle motor e integra\u00e7\u00e3o multissensorial. Isso se deve \u00e0 plasticidade das sinapses, que s\u00e3o o bloco de constru\u00e7\u00e3o b\u00e1sico do poder computacional do c\u00e9rebro. Elas permitem que o c\u00e9rebro trabalhe de maneira altamente paralela, tolerante a falhas e com efici\u00eancia energ\u00e9tica\u201d, explicou em comunicado um dos autores do estudo, o cientista de materiais Jonathan Rivnay.<\/p>\n\n\n\n

Economia de energia<\/span><\/h4>\n\n\n\n
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Ao conectar transistores sin\u00e1pticos em um circuito neurom\u00f3rfico, os pesquisadores demonstraram que o dispositivo pode simular o aprendizado associativo (Foto: Universidade Northwestern \/Divulga\u00e7\u00e3o)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

O c\u00e9rebro humano armazena informa\u00e7\u00f5es e realiza tarefas ao mesmo tempo, e com o mesmo gasto de energia. Por outro lado, mesmo os mais poderosos computadores<\/a> t\u00eam uma capacidade limitada de executar tarefas simult\u00e2neas. Quanto mais numerosas elas s\u00e3o, maior \u00e9 o gasto energ\u00e9tico. Al\u00e9m disso, as unidades de processamento e armazenamento dos sistemas convencionais de computa\u00e7\u00e3o s\u00e3o separadas.
“Voc\u00ea realiza c\u00e1lculos e envia essas informa\u00e7\u00f5es para uma unidade de mem\u00f3ria. Se pudermos juntar essas duas fun\u00e7\u00f5es, economizaremos espa\u00e7o e energia\u201d, explicou o engenheiro biom\u00e9dico especialista em eletr\u00f4nica org\u00e2nica Xudong Ji, principal autor do estudo, publicado na Nature Communications.
O transistor usado na pesquisa imita a agilidade e a flexibilidade das sinapses humanas, capaz de construir \u201cmem\u00f3rias\u201d via aprendizado associativo e, com isso, aprender. O dispositivo \u00e9 um passo \u00e0 frente do memristor<\/a>, o resistor de mem\u00f3ria mais avan\u00e7ado que existe, capaz de executar fun\u00e7\u00f5es combinadas de processamento e mem\u00f3ria. Seu maior defeito, por\u00e9m, ainda se refere ao disp\u00eandio de energia.<\/p>\n\n\n\n

Processos separados<\/span><\/h4>\n\n\n\n
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O memristor desenvolvido pela Universidade de Michigan (Foto: Engenharia da Universidade de Michigan\/Robert Coelius\/Divulga\u00e7\u00e3o)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

O transistor sin\u00e1ptico eletroqu\u00edmico org\u00e2nico \u00e9 capaz de operar com menos energia, al\u00e9m de apresentar mem\u00f3ria continuamente ajust\u00e1vel. Por\u00e9m, um dos problemas iniciais permanecia: a mem\u00f3ria continuava separada da leitura de dados. “Se voc\u00ea quer reter a mem\u00f3ria, \u00e9 preciso desconect\u00e1-la do processo de grava\u00e7\u00e3o, o que pode complicar ainda mais a integra\u00e7\u00e3o em circuitos ou sistemas”, disse Rivnay.
As sinapses cerebrais ocorrem quando os neur\u00f4nios transmitem a informa\u00e7\u00e3o atrav\u00e9s de neurotransmissores. No transistor sin\u00e1ptico, foi usado um material pl\u00e1stico com a capacidade de capturar \u00edons \u2014 estes se comportam como a mol\u00e9cula sinalizadora neural, estruturando uma sinapse artificial.
\u201cAo reter dados armazenados de \u00edons aprisionados, o transistor se lembra das atividades anteriores\u201d, explicou Ji. O condicionamento para o aprendizado associativo veio atrav\u00e9s da aplica\u00e7\u00e3o de luz pulsada de uma l\u00e2mpada LED e, imediatamente depois, da press\u00e3o.
Depois de apenas um ciclo de treinamento, o circuito detectou a diferen\u00e7a entre os dois est\u00edmulos; depois do quinto ciclo, ele foi capaz de associar um est\u00edmulo ao outro \u2014 somente a luz era o bastante para disparar sinapses antes de a press\u00e3o ser exercida.
\u201cEmbora seja uma prova de conceito, nosso circuito pode ser estendido para incluir mais entradas sensoriais e integrado a outros componentes eletr\u00f4nicos. Por ser compat\u00edvel com ambientes biol\u00f3gicos, ele poder\u00e1 interagir diretamente com o tecido vivo”, previu Rivnay.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Tecmundo<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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