Dispositivos neuromórficos capazes de imitar sinapses neuronais

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.

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