Milhares de sinapses do cérebro em um único chip 

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A detailed view of a new neuromorphic "brain on the chip" that includes tens of thousands of memristors or memory transistors. Credit: Peng Lin

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 – O design poderia avançar no desenvolvimento de pequenos dispositivos portáteis de IA. 

Courtesy MIT by Jennifer Chu:  Os engenheiros do MIT projetaram um “cérebro em um chip”, menor que um pedaço de confete, feito de dezenas de milhares de sinapses cerebrais artificiais conhecidas como memristores – componentes à base de silício que imitam as sinapses de transmissão de informações nas cérebro humano. 

Os pesquisadores tomaram emprestado os princípios da metalurgia para fabricar cada memristor a partir de ligas de prata e cobre, juntamente com silício. Quando eles executaram o chip em várias tarefas visuais, o chip foi capaz de “lembrar” as imagens armazenadas e reproduzi-las várias vezes, em versões mais nítidas e limpas em comparação com os designs existentes de memristores feitos com elementos não ligados. 

Seus resultados, publicados hoje na revista Nature Nanotechnology , demonstram um novo e promissor projeto de memristor para dispositivos neuromórficos – eletrônicos baseados em um novo tipo de circuito que processa informações de uma maneira que imita a arquitetura neural do cérebro. Tais circuitos inspirados no cérebro poderiam ser construídos em dispositivos pequenos e portáteis e executariam tarefas computacionais complexas que apenas os supercomputadores atuais podem suportar. 

“Até agora, as redes de sinapses artificiais existem como software. Estamos tentando construir hardware de rede neural real para sistemas portáteis de inteligência artificial ”, diz Jeehwan Kim, professor associado de engenharia mecânica do MIT. “Imagine conectar um dispositivo neuromórfico a uma câmera no seu carro e fazer com que ele reconheça luzes e objetos e tome uma decisão imediatamente, sem precisar se conectar à Internet. Esperamos usar memristores com eficiência energética para realizar essas tarefas no local, em tempo real. ” 

Íons errantes 

Memristores, ou transistores de memória, são um elemento essencial na computação neuromórfica. Em um dispositivo neuromórfico, um memristor serviria como transistor em um circuito, embora seu funcionamento se parecesse mais com uma sinapse cerebral – a junção entre dois neurônios. A sinapse recebe sinais de um neurônio, na forma de íons, e envia um sinal correspondente para o próximo neurônio. 

Um transistor em um circuito convencional transmite informações alternando entre um dos dois únicos valores, 0 e 1, e o faz apenas quando o sinal que recebe, na forma de uma corrente elétrica, possui uma força particular. Por outro lado, um memristor funcionaria ao longo de um gradiente, como uma sinapse no cérebro. O sinal que produz varia de acordo com a força do sinal que recebe. Isso permitiria que um único memristor tivesse muitos valores e, portanto, executasse uma gama muito maior de operações que os transistores binários. 

Como uma sinapse cerebral, um memristor também seria capaz de “lembrar” o valor associado a uma dada força de corrente e produzir exatamente o mesmo sinal na próxima vez em que receber uma corrente semelhante. Isso poderia garantir que a resposta a uma equação complexa ou a classificação visual de um objeto seja confiável – um feito que normalmente envolve vários transistores e capacitores. 

Por fim, os cientistas prevêem que os memristores exigiriam muito menos espaço em chip do que os transistores convencionais, permitindo dispositivos de computação portáteis e poderosos que não dependem de supercomputadores ou mesmo conexões com a Internet. 

Os designs existentes de memristores, no entanto, são limitados em seu desempenho. Um único memristor é composto de um eletrodo positivo e negativo, separado por um “meio de comutação” ou espaço entre os eletrodos. Quando uma tensão é aplicada a um eletrodo, os íons desse eletrodo fluem através do meio, formando um “canal de condução” para o outro eletrodo. Os íons recebidos compõem o sinal elétrico que o memristor transmite através do circuito. O tamanho do canal de íons (e o sinal que o memristor finalmente produz) deve ser proporcional à força da tensão estimulante. 

Kim diz que os projetos existentes de memristores funcionam muito bem nos casos em que a tensão estimula um grande canal de condução ou um fluxo intenso de íons de um eletrodo para o outro. Mas esses projetos são menos confiáveis quando os memristores precisam gerar sinais mais sutis, por meio de canais de condução mais finos. 

Quanto mais fino o canal de condução, e menor o fluxo de íons de um eletrodo para o outro, mais difícil é para os íons individuais permanecerem juntos. Em vez disso, eles tendem a se afastar do grupo, se dispersando no meio. Como resultado, é difícil para o eletrodo receptor capturar com segurança o mesmo número de íons e, portanto, transmitir o mesmo sinal quando estimulado com uma certa faixa baixa de corrente.

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O  novo chip (canto superior esquerdo) é modelado com dezenas de milhares de sinapses artificiais, ou “memristors”, feitas com uma liga de prata-cobre. Quando cada memristor é estimulado com uma voltagem específica correspondente a um pixel e sombra em uma imagem em escala de cinza (neste caso, um escudo do Capitão América), o novo chip reproduz a mesma imagem nítida, com mais confiabilidade do que os chips fabricados com memristores de diferentes materiais.  Imagem cortesia dos pesquisadores

Empréstimos de metalurgia 

Kim e seus colegas encontraram uma maneira de contornar essa limitação emprestando uma técnica da metalurgia, a ciência de fundir metais em ligas e estudando suas propriedades combinadas. 

“Tradicionalmente, os metalúrgicos tentam adicionar átomos diferentes em uma matriz a granel para fortalecer materiais, e pensamos: por que não ajustar as interações atômicas em nosso memristor e adicionar algum elemento de liga para controlar o movimento de íons em nosso meio”, diz Kim. 

Os engenheiros normalmente usam prata como material para o eletrodo positivo de um memristor. A equipe de Kim examinou a literatura para encontrar um elemento que eles pudessem combinar com a prata para manter efetivamente os íons de prata juntos, permitindo que eles fluissem rapidamente através do outro eletrodo. 

A equipe identificou o cobre como o elemento de liga ideal, pois é capaz de se ligar tanto à prata quanto ao silício. 

“Ele atua como uma espécie de ponte e estabiliza a interface prata-silício”, diz Kim. 

Para criar memristores usando sua nova liga, o grupo primeiro fabricou um eletrodo negativo a partir de silício e, em seguida, produziu um eletrodo positivo depositando uma pequena quantidade de cobre, seguida por uma camada de prata. Eles colocaram os dois eletrodos em volta de um meio de silício amorfo. Dessa maneira, eles modelaram um chip de silício milímetro quadrado com dezenas de milhares de memristores. 

Como primeiro teste do chip, eles recriaram uma imagem em escala de cinza do escudo do Capitão América. Eles igualaram cada pixel da imagem a um memristor correspondente no chip. Eles então modularam a condutância de cada memristor que tinha força relativa à cor no pixel correspondente. 

O chip produziu a mesma imagem nítida do escudo e foi capaz de “lembrar” a imagem e reproduzi-la muitas vezes, em comparação com chips feitos de outros materiais. 

A equipe também executou o chip em uma tarefa de processamento de imagem, programando os memristores para alterar uma imagem, no caso do Killian Court do MIT, de várias maneiras específicas, incluindo nitidez e desfoque da imagem original. Novamente, seu design produziu as imagens reprogramadas com mais confiabilidade do que os desenhos existentes dos memristores. 

“Estamos usando sinapses artificiais para fazer testes de inferência real”, diz Kim. “Gostaríamos de desenvolver ainda mais essa tecnologia para ter matrizes de maior escala para realizar tarefas de reconhecimento de imagem. E algum dia, você poderá transportar cérebros artificiais para executar esse tipo de tarefa, sem se conectar a supercomputadores, à Internet ou à nuvem. ” 

Esta pesquisa foi financiada, em parte, pelos fundos do MIT Research Support Committee, pelo MIT-IBM Watson AI Lab, pelo Samsung Global Research Laboratory e pela National Science Foundation. 

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