(Fonte da imagem: Reprodução/Txchnologist)

Um dos sonhos mais antigos entre os fabricantes de microchips é criar máquinas capazes de se comportar como o cérebro humano, órgão que pode ser considerado um dos computadores mais poderosos conhecidos pela humanidade. Com esse objetivo, pesquisadores da Universidade Livre de Berlin criaram um sistema neural que imita o sistema nervoso de insetos para resolver problemas computacionais técnicos como o reconhecimento de objetos e o reconhecimento de dados.

Tentativas do tipo não são exatamente novas — tanto é que há décadas utilizamos os princípios de funcionamento do cérebro para analisar informações (através das chamadas redes neurais). No entanto, os métodos utilizados têm dificuldade em recriar a maneira como impulsos elétricos percorrem o órgão, já que isso exige o uso de softwares que consomem uma quantidade substancial de recursos, o que limita os objetivos aos quais eles se propõem e seu tempo de funcionamento.

Na tentativa de superar esses limites, diversos grupos ao redor do mundo estão desenvolvendo o que é conhecido como “hardware neuromórfico”, que contam com microchips cujo funcionamento emula o comportamento de neurônios. Além disso, estão sendo criados novos algoritmos mais adaptados à maneira diferenciada como computadores precisam se comportar para tentar emular essa peça importante da biologia humana.

“As redes biológicas neuronais que foram descritas por cientistas durante as últimas décadas são uma fonte rica de inspiração para essa tarefa”, afirmou o neurocientista e cientista da computação Michael Schmuker, da Universidade Livre de Berlin, ao site Txchnologist. Junto a outros pesquisadores, ele criou um sistema inspirado no cérebro de insetos que “pode ser usado como base para os computadores neuromórficos do futuro”.

O futuro da computação

Para desenvolver o projeto, a equipe de Shmuker utilizou o microchip neuromórfico Spikey, desenvolvido pela Universidade de Heidelberg. Os pesquisadores se concentraram no estudo do sistema olfativo dos insetos, que trabalha diretamente com elementos químicos. “Isso se reflete na arquitetura, que suporta o processamento em paralelo de um grande número de canais de entrada”, explica Schmuker.

(Fonte da imagem: Reprodução/Universidade de Heidelberg)

Para funcionar corretamente, as redes neurais artificiais recebem dados, que levam certo tempo para ser devidamente processados. Ao final do processo, cada neurônio utilizado muda sua função e as informações são novamente analisadas para tentar alcançar a mesma solução encontrada previamente — com o tempo, o sistema detecta quais combinações são melhores para obter determinados tipos de respostas, emulando o funcionamento real do cérebro.

“Implementamos a solução para um problema computacional prático em um chip neuromórfico”, explica Schmuker. “Há muitas provas teóricas de conceitos de computação neuromórfica, mas poucos exemplos de sua implementação em hardwares neuromórficos reais”, complementa o cientista.

Desafios e conquistas

Conforme o sistema entrou em funcionamento, os pesquisadores se depararam com desafios técnicos que não surgiam nas simulações feitas em computadores convencionais. Entre eles estava o fato de que os componentes eletrônicos de chips podem ter natureza variável, o que causou problemas que foram resolvidos através da combinação específica entre diferentes grupos de neurônios.

(Fonte da imagem: Reprodução/Universidade de Heidelberg)

O experimento revelou que o sistema se mostra tão preciso quanto computadores convencionais e opera 13 vezes mais rápido do que sistemas biológicos. No entanto, os responsáveis pela pesquisa afirmam que a intenção não é substituir as máquinas convencionais, mas sim utilizar a novidade para solucionar problemas aos quais os métodos atuais não estão bem adaptados.

As pesquisas futuras da equipe liderada por Schmuker devem se concentrar em “identificar problemas bem adequados a soluções neuromórficas”. Segundo ele, “quanto mais hardware neuromórfico se tornar disponível, mais interessantes serão os problemas computacionais que poderão ser identificados”.

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