Por Keli Fabiana Seidel – Universidade Tecnológica Federal do Paraná – UTFPR
A computação neuromórfica refere-se ao desenvolvimento de hardwares e algoritmos projetados para imitar a eficiência do processamento de dados do cérebro humano, funcionando de maneira semelhante às redes neurais. Ainda dentro do uso desse termo neuromórfico, é possível relacioná-lo ao desenvolvimento de circuitos ou dispositivos capazes de replicar comportamentos similares às sinapses dos neurônios. O cérebro humano é uma máquina de processamento altamente eficiente, operando com um consumo de energia extremamente baixo. Esse desempenho inspirador tem sido o foco de diversas pesquisas, buscando recriar essa capacidade em sistemas eletrônicos. Um exemplo promissor de dispositivo com comportamento neuromórfico é o transistor de porta eletrolítica, ao qual vamos nos referir aqui neste texto apenas como transistor neuromórfico.
O transistor é o componente eletrônico fundamental presente em computadores, celulares e inúmeros outros equipamentos eletrônicos. Esses equipamentos podem conter bilhões de transistores, cuja função principal é realizar operações de chaveamento e amplificação de sinais, viabilizando o processamento de informações. Os transistores tradicionais, baseados na eletrônica de silício, são dispositivos que operam em modo binário tradicional (liga/desliga), que baseia-se na lógica digital de 0 ou 1. Em contraste, os transistores neuromórficos vão além da operação binária, sendo capazes de funcionar de forma analógica e multiestados, imitando as sinapses neuronais do cérebro humano. Essa característica permite-os integrar memória e processamento no próprio dispositivo, graças à sua plasticidade sináptica, como ocorre no aprendizado e na memória em sistemas biológicos.
Enquanto uma sinapse neuronal ocorre por meio da comunicação entre um neurônio pré-sináptico e um neurônio pós-sináptico [1], a sinapse artificial é replicada pela interação entre um pulso de tensão aplicado ao eletrodo de porta (sinal pré-sináptico) e a corrente de saída (sinal pós-sináptico) medida entre os eletrodos denominados fonte e dreno (veja Figura 1). No artigo publicado pela equipe liderada pelo pesquisador Fabio Biscarini, foi desenvolvido um transistor orgânico neuromórfico capaz de reproduzir a plasticidade de curto prazo (Short-Term Plasticity – STP) [2]. Neste trabalho, foi mostrado que diferentes intensidades de potencial aplicadas no eletrodo de porta geraram diferentes STP, sem causar modificações químicas da camada ativa que é um semicondutor orgânico.
Figura 1: (a) Esquema ilustrando uma sinapse biológica (retirada de [1]), (b) Exemplo de um transistor de porta eletrolítica e (c) transistor neuromórfico ilustrando a equivalência entre sinal pré e pós-sináptico de forma a imitar a sinapse neuronal.
Já a equipe de pesquisadores do Prof. Wentao Xu demonstrou o primeiro transistor neuromórfico de heterojunção orgânica flexível que detecta luz de banda larga, incluindo detecção de comprimento de onda do ultravioleta próximo, visível e infravermelho próximo [3]. Os resultados apresentados pelos pesquisadores mostram que o transistor é capaz de responder a diferentes sinais óticos e transformá-los em sinais elétricos de forma ainda simplificada, mas similar à visão humana onde nosso olho capta a luz refletida de objetos, processa em nosso cérebro, e interpreta como uma determinada imagem. Apesar de protótipos de olho/visão artificial já existirem, a ideia baseada em dispositivo neuromórfico traz resultados de modo mais próximo à situação biológica.
Changjin Wan e outros autores desenvolveram um sistema de percepção tátil artificial baseado em transistor neuromórfico [4]. O sistema compreende componentes de detecção, transmissão e processamento que são similares aos encontrados em um neurônio sensorial. Um sensor de pressão resistivo converte estímulos de pressão em sinais elétricos, de forma a imitar, por exemplo, a sensação de toque quando nossos dedos pressionam a tela de celular. Neste caso também é válido ressaltar que já existem muitos outros sensores de pressão estudados antes, porém, neste trabalho há um refinamento da percepção tátil devido ao equivalente de se criar diferentes sinapses às diferentes pressões e texturas.
Os exemplos de aplicações de transistores neuromórficos são vastos e este nicho de pesquisa ainda pode ser considerado uma área em estágio inicial a qual deve expandir imensamente nos próximos anos. É fato que você, leitor deste texto, em breve usufruirá de muitas tecnologias baseadas neste tipo de dispositivo neuromórfico, seja estes aplicados à computação neuromórfica, próteses que imitem sistemas biológicos como visão ou parte tátil e ainda aplicações não mostradas neste texto em outros sensoriamentos.
Para saber mais:
[2] Tunable Short-Term Plasticity Response in Three-Terminal Organic Neuromorphic Devices. Michele Di Lauro, Anna De Salvo, Gioacchino Calandra Sebastianella, Michele Bianchi, Stefano Carli, Mauro Murgia, Luciano Fadiga, and Fabio Biscarini. ACS Applied Electronic Materials 2020 2 (7), 1849-1854. DOI: 10.1021/acsaelm.0c00313
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