Pesquisadores do MIT criam sinapses artificiais 10,000 vezes mais rápidas que as biológicas

Pesquisadores tentam construir sinapses artificiais há anos na esperança de chegar perto do desempenho computacional inigualável do cérebro humano. Uma nova abordagem agora conseguiu projetar aqueles que são 1,000 vezes menores e 10,000 vezes mais rápidos do que seus equivalentes biológicos.

Apesar do grande sucesso de deep learning na última década, essa abordagem inspirada no cérebro para AI enfrenta o desafio de ser executado em hardware que tem pouca semelhança com cérebros reais. Esta é uma grande parte da razão pela qual um cérebro humano pesando apenas um quilo e meio pode pegar novas tarefas em segundos usando a mesma quantidade de energia que uma lâmpada, enquanto o treinamento das maiores redes neurais leva semanas, megawatts-hora de eletricidade e racks de processadores especializados.

Isso está despertando um interesse crescente nos esforços para redesenhar o hardware subjacente em que a IA é executada. A ideia é que, ao construir chips de computador cujos componentes agem mais como neurônios e sinapses naturais, possamos nos aproximar da extrema eficiência espacial e energética do cérebro humano. A esperança é que esses chamados processadores “neuromórficos” possam ser muito mais adequados para executar IA do que os atuais chips de computador.

Agora, pesquisadores do MIT mostraram que um design incomum de sinapse artificial que imita a dependência do cérebro em transportar íons ao redor pode realmente superar significativamente os biológicos. O principal avanço foi encontrar um material que tolera campos elétricos extremos, o que melhorou drasticamente a velocidade com que os íons podiam se mover.

"A velocidade certamente foi surpreendente”, Murat Onen, que liderou a pesquisa, disse em um comunicado de imprensa. “Normalmente, não aplicaríamos campos tão extremos nos dispositivos, para não transformá-los em cinzas. Mas, em vez disso, prótons [que são equivalentes a íons de hidrogênio] acabaram se movendo em velocidades imensas pela pilha de dispositivos, especificamente um milhão de vezes mais rápido em comparação com o que tínhamos antes.”

Embora existam a variedade de abordagens para a engenharia neuromórfica, uma das mais promissoras é a computação analógica. Isso busca projetar componentes que possam explorar sua física interna para processar informações, o que é muito mais eficiente e direto do que realizar operações lógicas complexas como os chips convencionais.

Até agora, muitas pesquisas se concentraram em projetar “memristores”—componentes eletrônicos que controlam o fluxo de corrente com base na quantidade de carga que fluiu anteriormenteed através do dispositivo. Isso imita a maneira como as conexões entre os neurônios biológicos aumentam ou diminuem de força dependendo da frequência com que eles se comunicam, o que significa que esses dispositivos podem, em princípio, ser usados ​​para criar redes com propriedades semelhantes às redes neurais biológicas.

Talvez sem surpresa, esses dispositivos geralmente são construídos usando tecnologias de memória. Mas em um novo em papel Ciência, os pesquisadores do MIT argumentam que os componentes otimizados para armazenamento de informações de longo prazo são, na verdade, inadequados para realizar as transições de estado regulares necessárias para ajustar continuamente as forças de conexão em uma rede neural artificial. Isso ocorre porque as propriedades físicas que garantem longos tempos de retenção geralmente não são complementares àquelas que permitem comutação de alta velocidade.

É por isso que os pesquisadores projetaram um componente cuja condutividade é regulada pela inserção ou remoção de prótons em um canal feito de vidro fosfossilicato (PSG). Até certo ponto, isso imita o comportamento das sinapses biológicas, que usam íons para transmitir sinais através do espaço entre dois neurônios.

No entanto, é aí que a similaridadeies fim. O dispositivo possui dois terminais que são essencialmente a entrada e a saída da sinapse. Um terceiro terminal é usado para aplicar um campo elétrico, que estimula os prótons a se moverem de um reservatório para o canal PSG ou vice-versa, dependendo da direção do campo elétrico. Mais prótons no canal aumentam sua resistência.

Os pesquisadores veio com isso design geral em 2020, mas seu dispositivo anterior usava materiais que não eram compatíveis com os processos de design de chips. Mas, mais importante, a mudança para o PSG aumentou drasticamente a velocidade de comutação do dispositivo. Isso porque os poros de tamanho nano em sua estrutura permitem que os prótons se movam muito rapidamente pelo material e também porque ele pode suportar pulsos de campo elétrico muito fortes sem se degradar.

Campos elétricos mais poderosos dão aos prótons um enorme aumento de velocidade e são fundamentais para a capacidade do dispositivo de superar as sinapses biológicas. No cérebro, os campos elétricos devem ser mantidos relativamente fracos porque qualquer coisa acima de 1.23 volts (V) faz com que a água ques a maior parte das células para se dividir em gás hidrogênio e oxigênio. É em grande parte por isso que os processos neurológicos ocorrem na escala de milissegundos.

Em contraste, o dispositivo da equipe do MIT é capaz de operar em até 10 volts em pulsos tão curtos quanto 5 nanossegundos. Isso permite que a sinapse artificial opere 10,000 vezes mais rápido do que sua contraparte biológicas. Além disso, os dispositivos têm apenas nanômetros de diâmetro, tornando-os 1,000 vezes menores que as sinapses biológicas.

Especialistas disse New Scientist que a configuração de três terminais do dispositivo, em oposição aos dois encontrados na maioria dos modelos de neurônios, pode dificultar a execução de certos tipos de redes neurais. O fato de que os prótons precisam ser introduzidos usando gás hidrogênio também apresenta desafios ao ampliar a tecnologia.

Há um longo caminho a percorrer de uma sinapse artificial individual para grandes redes capazes de realizar um processamento sério de informações. Mas a velocidade excepcional e o tamanho minúsculo dos componentes sugerem que essa é uma direção promissora na busca por um novo hardware que possa igualar ou até exceder o poder do cérebro humano.

Crédito de imagem: Estúdio Ella Maru/Murat Onen