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Correio Braziliense

Chip processa e armazena dados de forma semelhante ao cérebro humano

Tecnologia movida à luz processa e armazena informações de forma semelhante ao órgão humano. Segundo os criadores, a solução poderá melhorar exames de imagens e resultar na criação de diagnósticos médicos mais precisos


postado em 09/05/2019 06:00 / atualizado em 09/05/2019 17:59

Protótipo tem quatro neurônios artificiais: a intenção é criar estruturas mais complexas de processamento (foto: Fun-COMP project/Divulgação )
Protótipo tem quatro neurônios artificiais: a intenção é criar estruturas mais complexas de processamento (foto: Fun-COMP project/Divulgação )


O cérebro pode ser definido como a central de comando de todo o organismo humano. Devido à imensa complexidade, sempre foi objeto de curiosidade e fascínio. Um grupo de cientistas decidiu colocar a admirável mecânica neural em um chip de computador. E com sucesso, segundo eles. Apresentada na última edição da revista britânica Nature, a tecnologia é movida à luz e funciona com a mesma velocidade de trabalho do órgão natural. Para os criadores, ela poderá ajudar no desenvolvimento de análises de imagens e diagnósticos médicos mais precisos.

Os autores do estudo explicam que um computador tradicional tem unidades de memória e de processamento separadas, e os dados são enviados de uma para outra. Nesse aspecto, o cérebro humano é mais avançado: processa e armazena informações no mesmo lugar — as sinapses, que permitem as conexões entre os neurônios. Esse modelo eficaz inspirou os cientistas a criar a tecnologia.

“Em uma colaboração muito agradável com as universidades de Oxford e Exeter, no Reino Unido, desenvolvemos as nossas redes neurais artificiais: neurônios e sinapses. O próximo passo foi juntá-las em sistemas mais complexos para replicar o sistema cerebral. Esse foi o foco principal do estudo”, conta ao Correio Wolfram Pernice, pesquisador da Universidade de Münster, na Alemanha, e um dos autores.

Pernice e seus colegas de pesquisa conseguiram produzir um chip com quatro neurônios artificiais e um total de 60 sinapses. A estrutura do aparelho tem camadas diferentes e foi construída com base na chamada tecnologia multiplex de divisão de comprimento de onda. Nesse processo, a luz é transmitida em diferentes canais dentro do nanocircuito óptico.

Os pesquisadores conseguiram demonstrar que essa rede neurosináptica óptica é capaz de “aprender” informações e usá-las como base para computar e reconhecer padrões — exatamente como faz um cérebro humano.

Como o sistema funciona apenas com luz e não com elétrons tradicionais, ele pode processar dados muito mais rapidamente. “Trabalhando com fótons em vez de elétrons, podemos explorar ao máximo o potencial conhecido das tecnologias ópticas não apenas para transferir dados, como tem sido até agora, mas também para processá-los e armazená-los em um único lugar”, detalha Pernice. “Nosso sistema nos permitiu dar um passo importante para a criação de um hardware de computador que se comporta de forma semelhante a neurônios e sinapses no cérebro, e que pode ser usado para realizar tarefas do mundo real.”

A medicina deverá ser uma das áreas beneficiadas. “Esse sistema fotônico integrado é ainda um marco experimental, mas essa abordagem poderia ser usada futuramente para avaliar padrões em grandes quantidades de dados, por exemplo, em diagnósticos médicos”, ilustra Pernice. “As redes neurais artificiais que construímos também poderão ser usadas eficientemente para processar informações visuais. Acredito que a aplicação mais interessante seria o reconhecimento de padrões.”

Mais aplicações

Felizes com os resultados positivos, os pesquisadores pretendem dar continuidade ao trabalho e tornar o sistema ainda mais complexo, o que ampliaria o leque de aplicabilidade da tecnologia baseada em inteligência artificial. “O sistema atual tem quatro neurônios e 60 sinapses, que é uma rede de pequena escala. Vamos prosseguir para estruturas maiores e, em particular, redes mais profundas para o processamento de informações complexas”, adianta Pernice.

Thiago Milhomem, professor do curso de engenharia de computação e engenharia elétrica do Iesb Centro Universitário, em Brasília, avalia que os resultados obtidos são interessantes, apesar de embrionários. “Trabalhamos com esse tipo de sistema, mas com computadores clássicos. O diferencial desse estudo é essa análise conjunta em apenas uma estrutura. Outro ponto de destaque é o uso apenas dos fótons e não dos elétrons, que são partículas mais pesadas. Isso faz com que o sistema seja mais eficiente e que possa funcionar apenas pela luz, não necessitando da eletricidade”, pontua.

O especialista acredita que, caso a solução evolua para um sistema mais complexo, poderá gerar ganhos para além da área médica. “Esse tipo de tecnologia, em suas aplicações básicas, já é usado no eletrocardiograma, por exemplo, mas também na análise de dados financeiros e em reconhecimentos biométricos, entre outros. Acredito que ainda temos que esperar os resultados futuros, mas, se a pesquisa prosperar, poderá gerar uma tecnologia extremamente útil em diversas aplicações”, opina.

Palavra de especialista

Aprendizado de máquina em nova fase

 

“É uma pesquisa muito interessante, apesar de inicial, que trata de um tema que tem sido muito explorado na neurociência: machine learning, ou aprendizado de máquina. Alguns anos atrás, ele era mais explorado pelos cientistas, mas essa velocidade necessária para imitar as redes neurais não foi conquistada, pois não havia recursos para isso. Hoje, como temos novas tecnologias, isso retornou com força. Aqui no instituto também temos pesquisas com base nesse tema. Com essa análise proporcionada pelo machine learning, a área médica poderá ter grandes avanços. Temos, por exemplo, um tipo de diabetes que pode ser detectada pelo olho. Com uma análise mais apurada, poderemos identificar essas mudanças e chegar a esse diagnóstico mais cedo. Isso é apenas um exemplo. Temos várias outras enfermidades que podem ser identificadas precocemente com esse tipo de tecnologia, ou seja, é uma promessa de vários ganhos”

Rodrigo Basilio,
neurocientista do Instituto de Pesquisa IDOR, no Rio de Janeiro



É ainda um marco experimental, mas essa abordagem poderia ser usada futuramente para avaliar padrões em grandes quantidades de dados, por exemplo, em diagnósticos médicos”

Wolfram Pernice, pesquisador da Universidade de Münster, na Alemanha, e um dos autores do estudo 

 

 

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