Uma equipe de engenheiros da Northwestern University fez recentemente um grande avanço ao desenvolver neurônios artificiais impressos que podem interagir diretamente com células cerebrais reais. Esses dispositivos não são apenas macios, flexíveis e baratos de fabricar, mas também podem produzir sinais elétricos altamente semelhantes aos neurônios vivos. Em testes de laboratório utilizando fatias de tecido cerebral de camundongo, os neurônios artificiais estimularam com sucesso neurônios reais e provocaram respostas mensuráveis. Esta conquista demonstra um nível sem precedentes de compatibilidade entre sistemas eletrônicos e redes neurais biológicas.
Esta pesquisa abre caminhos importantes para dispositivos eletrônicos capazes de se comunicar com o sistema nervoso. Espera-se que a tecnologia apoie o desenvolvimento de interfaces cérebro-computador e dispositivos neuroprotéticos, incluindo implantes concebidos para restaurar a audição, a visão ou o movimento. Ao mesmo tempo, as descobertas também apontam para um futuro de computação mais eficiente. Ao replicar a forma como os neurônios enviam sinais – uma característica central do cérebro como o sistema de computação com maior eficiência energética conhecido – o hardware da próxima geração será capaz de lidar com tarefas complexas usando muito menos energia do que os sistemas atuais.
A pesquisa foi publicada na revista Nature Nanotechnology em 15 de abril. “O mundo em que vivemos hoje é dominado pela inteligência artificial.
À medida que as necessidades de computação aumentam, os sistemas tradicionais respondem a esses desafios adicionando mais componentes iguais. Os chips modernos contêm bilhões de transistores dispostos em uma peça rígida e plana de silício, com cada elemento desempenhando a mesma função. Uma vez fabricados, esses sistemas não podem ser alterados. O cérebro funciona de maneira completamente diferente. É composto por vários tipos de neurônios, cada um com funções especializadas, organizados em uma rede tridimensional suave. Estas redes adaptam-se continuamente, formando novas ligações e remodelando as ligações existentes à medida que ocorre a aprendizagem. "O silício atinge complexidade por ter bilhões de dispositivos idênticos. Tudo é idêntico, rígido e fixo depois de fabricado. O cérebro é o oposto. É heterogêneo, dinâmico e tridimensional. Para avançar nessa direção, precisamos de novos materiais e novas formas de construir eletrônicos", explicou Hessam.
Embora neurônios artificiais já tenham sido criados antes, a maioria produzia sinais muito simples. Para gerar comportamentos mais complexos, os engenheiros recorrem frequentemente a grandes redes, o que aumenta o consumo de energia. Para melhor corresponder ao comportamento dos neurônios reais, os pesquisadores projetaram seu dispositivo usando materiais macios e imprimíveis. Eles criaram tintas eletrônicas especializadas a partir de folhas de dissulfeto de molibdênio, um material que funciona como semicondutor enquanto o grafeno atua como condutor. Essas tintas são depositadas em superfícies poliméricas flexíveis usando um método chamado impressão a jato de aerossol.
Anteriormente, o componente polimérico nessas tintas era considerado uma desvantagem porque interferia no fluxo elétrico, por isso geralmente era removido após a impressão. Neste caso, a equipe de pesquisa aproveitou-se disso. “Em vez de remover completamente o polímero, nós o decompomos parcialmente”, disseram os pesquisadores. "Então, quando passamos uma corrente elétrica pelo dispositivo, impulsionamos ainda mais a quebra do polímero. Essa quebra ocorre de maneira espacialmente não uniforme, levando à formação de filamentos condutores, de modo que todo o fluxo de corrente fica confinado a uma área estreita no espaço." Este caminho condutor estreito cria uma resposta elétrica repentina semelhante ao disparo de um neurônio. Como resultado, os neurônios artificiais podem produzir uma ampla variedade de sinais, incluindo picos únicos, disparos constantes e padrões de explosão, imitando de perto a atividade neural real. Como cada dispositivo pode lidar com sinalização mais complexa, são necessários menos componentes em geral, o que poderia melhorar significativamente a eficiência de futuros sistemas de computação.
Para determinar se estes neurónios artificiais poderiam interagir com sistemas biológicos reais, a equipa de investigação colaborou com Indira Raman, professora de neurobiologia na Escola Weinberg. Sua equipe aplicou sinais artificiais em fatias de cerebelo de camundongos. Os resultados mostraram que esses picos elétricos correspondiam às principais características da atividade neuronal natural, incluindo o tempo e a duração. Esses sinais ativam neurônios reais de maneira confiável e acionam circuitos neurais de maneira semelhante aos sinais cerebrais naturais. “Outros laboratórios tentaram fabricar neurônios artificiais a partir de materiais orgânicos, mas eles dispararam muito lentamente”, disse Hessam. "Ou eles usam óxidos metálicos, que são muito rápidos. Estamos em uma escala de tempo que nunca foi demonstrada em neurônios artificiais antes. Você pode ver neurônios vivos respondendo aos nossos neurônios artificiais. Então, mostramos sinais que não apenas têm a escala de tempo certa, mas também o formato de pico correto, podem interagir diretamente com os neurônios vivos."
Esta nova abordagem também oferece vantagens ambientais e práticas. O processo de fabricação é simples e econômico, e o método de impressão aditiva utiliza materiais de forma eficiente e reduz o desperdício, colocando-os apenas onde são necessários. À medida que os sistemas de inteligência artificial continuam a expandir-se, a melhoria da eficiência energética é particularmente importante. Os grandes data centers já consomem grandes quantidades de eletricidade e necessitam de grandes quantidades de água para resfriamento. “Para atender às necessidades energéticas da IA, as empresas de tecnologia estão construindo data centers em escala de gigawatts alimentados por usinas nucleares dedicadas”, observou Hessam. "É claro que este enorme consumo de energia limitará a expansão adicional da computação, porque é difícil imaginar que a próxima geração de centros de dados exigirá 100 centrais nucleares. Outro problema é que quando se dissipam gigawatts de energia, gera-se muito calor. Como os centros de dados são arrefecidos com água, a IA está a colocar uma pressão severa no abastecimento de água. Não importa como se olha para isso, precisamos de desenvolver hardware mais eficiente em termos energéticos para a IA."
Esta pesquisa foi apoiada pela National Science Foundation.