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| Diferentemente dos computadores convencionais, nos quais processamento e memória são separados, a computação neuromórfica procura integrar essas funções em um mesmo substrato físico, à semelhança das sinapses biológicas (imagem: Freepik) |
Em sistemas inspirados em redes de neurônios e sinapses, estrutura baseada em óxidos reúne processamento e memória em um único componente, com potencial para reduzir o consumo de energia e aumentar a eficiência
A
computação neuromórfica é um paradigma computacional que tenta imitar o
funcionamento do cérebro, tanto na arquitetura quanto na dinâmica. Ela constrói
circuitos eletrônicos que armazenam e processam informações de forma integrada,
como redes de neurônios e sinapses.
Com esse foco, um dispositivo
eletrônico foi desenvolvido por uma rede internacional de pesquisadores, com
participação de Victor Lopez-Richard,
professor titular do Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia da Universidade
Federal de São Carlos (CCET-UFSCar). O resultado, publicado na Nature Communications, constitui uma importante
contribuição para o desenvolvimento da computação neuromórfica.
Diferentemente dos computadores
convencionais, nos quais processamento e memória são separados, a computação
neuromórfica procura integrar essas funções em um mesmo substrato físico, à
semelhança das sinapses biológicas.
“O dispositivo é baseado na
interface entre dois óxidos: LaAlO₃ [óxido de lantânio e alumínio] e SrTiO₃ [titanato de estrôncio]. Nessa
interface forma-se um gás quase bidimensional de elétrons, que atua como canal
condutor e pode ser modulado eletricamente. O resultado é essencialmente um
transistor, mas que pode desempenhar também as funções de memristor e memcapacitor”,
informa Lopez-Richard.
Transistor é o componente que
controla a passagem da corrente elétrica em um circuito, funcionando como chave
ou amplificador; resistor é o componente que dificulta a passagem de corrente;
e capacitor é o componente que armazena carga elétrica e a libera
posteriormente. No dispositivo desenvolvido, essas funções não aparecem
isoladamente, mas combinadas, e com um elemento adicional: a memória. Assim,
além de transistor, a peça pode funcionar como memristor – resistor cuja resistência
depende do histórico de sinais aplicados – e memcapacitor – capacitor cuja
capacitância também depende da história do sistema.
Essa dependência do passado é o
que aproxima esses componentes do comportamento das sinapses. Além disso, o
dispositivo possui uma arquitetura e um funcionamento incomuns. “Em relação à
arquitetura, a peculiaridade é que possui portas de controle nas laterais em
vez da configuração tradicional, com gate sobre o canal,
encontrada nos Mosfets convencionais”, diz Lopez-Richard.
Mosfet (do inglês metal-oxide-semiconductor field-effect transistor) é um tipo de transistor usado para controlar, amplificar ou chavear sinais elétricos. Com três terminais principais – gate (porta), que controla a peça; source (fonte), por onde entram os elétrons; e drain (dreno), por onde saem os elétrons –, funciona como uma espécie de “torneira elétrica”. A tensão aplicada na porta determina se a corrente pode ou não fluir entre a fonte e o dreno.
O dispositivo em pauta possui
uma outra configuração.
Quanto ao funcionamento,
trata-se de uma peça analógica em um mundo dominado pelo digital. “O
funcionamento analógico permite operar em múltiplos estados intermediários, em
vez de apenas dois estados – ligado ou desligado – como nos transistores
digitais convencionais”, explica o pesquisador.
Um ponto central do trabalho é
a identificação do mecanismo físico responsável pela memória. Embora o gás
bidimensional de elétrons seja essencial para a condução, ele não é o principal
portador da memória. “Esse gás interfere na memória, mas a variável de estado
que define o efeito de memória são as cargas armazenadas nas portas laterais.
São elas que controlam o canal de condução”, afirma Lopez-Richard. Esse acúmulo
ocorre de forma gradual e controlada, modulando o canal condutor por efeitos
eletrostáticos. Trata-se de um mecanismo diferente daquele frequentemente
atribuído a dispositivos com memória, baseado na migração de vacâncias de
oxigênio.
A principal novidade do
trabalho é o chamado polimorfismo eletrônico. Isto é, a capacidade de um único
dispositivo assumir diferentes funções. A mudança de função depende apenas da
forma de conexão elétrica. “Basta conectar ou desconectar alguma porta que a
função muda”, resume o pesquisador. Segundo os autores, a integração de funções
pode reduzir significativamente o número de interconexões e o consumo de
energia, os principais gargalos da computação atual.
O estudo demonstrou a eficácia
do dispositivo em diferentes funcionalidades inspiradas no cérebro: reservoir
computing, a capacidade de reconhecer padrões simples, como dígitos de 0 a
9 em imagens de baixa resolução, explorando a não linearidade e a memória de
curto prazo; plasticidade sináptica, que é a capacidade de reforçar temporária
ou permanentemente uma resposta após estímulos repetidos, como ocorre no
aprendizado; e lógica reconfigurável, que é a realização e armazenamento de
operações lógicas, como “and”, “or” e “not”, diretamente no próprio
dispositivo, sem necessidade de memória externa. Além disso, as análises indicam
consumo energético por operação da ordem de poucos nanojoules, inferior ao de
arquiteturas convencionais equivalentes.
Colaboração
antiga
Apesar do avanço, os autores
ressaltam que o trabalho ainda se encontra em estágio inicial. “O que estamos
apresentando agora são provas de conceito, na linha da pesquisa básica. Para
chegar a um objeto comercial, teremos de superar vários desafios, como
escalabilidade, integração com tecnologias existentes e controle da
variabilidade entre dispositivos”, reconhece Lopez-Richard.
O trabalho é resultado de uma
colaboração científica internacional consolidada ao longo de mais de uma
década. “Nossa parceria com a Universidade de Würzburg
[Julius-Maximilians-Universität Würzburg, JMU], na Alemanha, começou com
um projeto financiado pela FAPESP no
período entre 2013 e 2015. O projeto foi concluído, mas a colaboração
permanece”, conta Lopez-Richard.
O estudo atual foi apoiado pela
FAPESP por meio do Projeto Regular “Aproveitando os efeitos da memória em sistemas nanoestruturados e
semicondutores”; e de Auxílio a Reunião no Exterior.
Em estudo complementar, publicado na Applied Physics Letters e
selecionado como “artigo de destaque” (featured article) pelos editores,
o grupo aprofundou a compreensão das propriedades de memória capacitiva desses
sistemas. “Nesse trabalho, combinamos resultados experimentais e modelagem
teórica para demonstrar que a memcapacitância analógica é governada por
mecanismos de localização de carga em portas flutuantes laterais,
possibilitando controle preciso e reversível das características capacitivas.
Esses achados são fundamentais para o desenvolvimento de dispositivos de
memória de baixo consumo e alta eficiência”, comenta Lopez-Richard. Esse
trabalho também foi apoiado pela FAPESP.
O artigo Oxide
interface-based polymorphic electronic devices for neuromorphic computing pode
ser lido em: nature.com/articles/s41467-026-71642-2.
O artigo Gate-controlled
analog memcapacitance in LaAlO3/SrTiO3 interface-based
devices pode ser lido em: pubs.aip.org/aip/apl/article-abstract/128/12/123504/3384771/Gate-controlled-analog-memcapacitance-in-LaAlO3.
José Tadeu Arantes
https://agencia.fapesp.br/novo-dispositivo-impulsiona-computacao-que-mimetiza-cerebro-humano/57848

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