O grande feito da equipe foi descobrir como programar seu chip
neuromórfico. [Imagem: Kirchoff Institute for Physics/Heidelberg
University]
Neurônios de silício
Cientistas das universidades de Berlim e Heidelberg, na Alemanha, conseguiram tornar um processador neuromórfico totalmente funcional, executando uma tarefa específica e prática.
O chip usa "neurônios de silício", componentes artificiais que imitam sinapses, para classificar diferentes tipos de dados, uma das tarefas mais comuns e mais úteis na computação.
Apenas essa operação é suficiente para que o chip reconheça números escritos à mão ou separe espécies de plantas com base nas suas flores - desde, é claro, que essas informações sejam convertidas em formatos adequados.
A grande esperança dos chips neuromórficos - que tentam imitar o funcionamento do cérebro humano - é tornar os processadores definitivamente paralelos, executando múltiplas funções ao mesmo tempo.
Programando um chip neuromórfico
Quando os neurônios de silício, que são conectados de forma similar ao que se vê no cérebro humano, recebem um fluxo de dados, eles começam a funcionar em paralelo para resolver o problema.
Na verdade, é a natureza das suas conexões que determina o que o processador vai fazer com os dados.
O grande feito da equipe foi descobrir como programar seu chip neuromórfico - em outras palavras, eles descobriram uma forma de fazer as conexões dos neurônios para que eles classifiquem dados de diferentes características.
"O projeto da arquitetura da rede foi inspirada pelo sistema nervoso que processa odores nos insetos," disse Michael Schmuker. "Esse sistema foi otimizado pela natureza para realizar um processamento altamente paralelo do complexo mundo químico."
Para implementar sua rede, Schmuker usou um processador neuromórfico criado em 2012 na Universidade de Heidelberg, chamado Spikey, e que realizou operações primárias de forma mais eficiente que um processador digital tradicional.
Personalidade de neurônio
Segundo a equipe, o próximo passo é estabelecer as regras para que a programação dos processadores neuromórficos possa ser feita de forma mais prática - em outras palavras, definir como montar redes neuromórficas para realizar tarefas específicas, ou, eventualmente, montar redes neuromórficas multifunção.
Um dos grandes desafios nessa linha de pesquisas é que, assim como os neurônios naturais no cérebro, dois neurônios de silício nunca são fabricados iguais, comportando-se cada um com sua própria personalidade.
Bibliografia:
A neuromorphic network for generic multivariate data classification
Michael Schmuker, Thomas Pfeil, Martin Paul Nawrot
Proceedings of the National Academy of Sciences
Vol.: 111 no. 6
DOI: 10.1073/pnas.1303053111
A neuromorphic network for generic multivariate data classification
Michael Schmuker, Thomas Pfeil, Martin Paul Nawrot
Proceedings of the National Academy of Sciences
Vol.: 111 no. 6
DOI: 10.1073/pnas.1303053111
