Cientistas têm buscado replicar o funcionamento do cérebro humano em sistemas de inteligência artificial (IA) alternativos, e um recente estudo publicado na revista Science Advances trouxe resultados promissores nesse sentido.
Os pesquisadores exploraram o campo da neuromorfologia, que visa imitar a estrutura e funcionalidade dos neurônios e sinapses biológicas em sistemas não biológicos.
Dessa vez, eles utilizaram redes de nanofios de prata — que são fios cerca de mil vezes mais finos do que um fio de cabelo humano — revestidos com um material isolante (LOEFFLER, 2023).
Esses nanofios têm a capacidade de se auto-organizarem em uma estrutura de rede semelhante a uma rede neural biológica.
Os resultados mostraram que os nanofios apresentaram características de aprendizado e memória semelhantes aos processos cognitivos humanos.
Imagem: LOEFFLER, 2023.
Os pesquisadores foram capazes de fortalecer ou enfraquecer as conexões sinápticas entre os nanofios em resposta a estímulos elétricos, de forma semelhante ao que ocorre no aprendizado supervisionado do cérebro humano.
Além disso, uma estratégia de aprendizagem conhecida como aprendizagem por reforço — que consiste em punir ou recompensar uma IA de acordo com seu desempenho — apresentou resultados bastante interessantes.
Os pesquisadores também realizaram um teste chamado “tarefa n-back“, que é utilizado para medir a memória de trabalho em humanos.
Os resultados mostraram que a rede de nanofios foi capaz de “lembrar” sinais anteriores por pelo menos sete passos, o que é curiosamente semelhante à média de itens que os humanos conseguem manter em sua memória de trabalho.
Esses resultados indicam que é possível implementar características essenciais da inteligência, como aprendizado e memória, em sistemas físicos não biológicos.
No entanto, os pesquisadores ressaltam que ainda estamos longe de replicar completamente a complexidade e funcionalidade do cérebro humano.
As redes de nanofios são diferentes das redes neurais artificiais utilizadas em IA convencional, mas podem representar um avanço rumo ao desenvolvimento de uma “inteligência sintética” mais próxima do funcionamento do cérebro humano.
Essa pesquisa pode ter diversas aplicações futuras, especialmente em áreas como neurociência, computação neuromórfica e IA.
A possibilidade de criar sistemas não biológicos que possuam características de aprendizado e memória pode abrir caminho para o desenvolvimento de novas tecnologias e aplicações mais avançadas em áreas como reconhecimento de padrões, processamento de informações e tomada de decisões.
Este estudo mostra que redes de nanofios de prata têm potencial para imitar o aprendizado e memória do cérebro humano, representando um avanço no campo da neuromorfologia e abrindo novas possibilidades para o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial mais avançados e próximos do funcionamento do cérebro humano.
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Referências
LOEFFLER, Alon et al. Neuromorphic learning, working memory, and metaplasticity in nanowire networks. Sci. Adv.9, 2023. Disponível em: <link>. Acesso em: 24 abr 2023.
Cite-nos
SANTOS, Fábio. Redes de nanofios aprendem como o cérebro humano. Ciência Mundo, abr 2023. Disponível em: . Acesso em: 05 maio 2024.
Graduado em Sistemas de Informação pela FEUC-RJ e mestre em Representação de Conhecimento e Raciocínio pela UNIRIO. Fábio é editor e fundador do portal Ciência Mundo. É dedicado à produção de conteúdos relacionados a astronomia, física, arqueologia e inteligência artificial.
