Novo dispositivo impulsiona computação que imita cérebro humano
A computação neuromórfica é um paradigma computacional que tenta imitar o funcionamento do cérebro, tanto na arquitetura quanto na dinâmica. Ela constrói circuitos eletrônicos que armazenam e processam informações de forma integrada, como redes de neurônios e sinapses.
Com esse foco, um dispositivo eletrônico foi desenvolvido por uma rede internacional de pesquisadores, com participação de Victor Lopez-Richard, professor titular do Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia da Universidade Federal de São Carlos (CCET-UFSCar). O resultado, publicado na Nature Communications, constitui uma importante contribuição para o desenvolvimento da computação neuromórfica.
Diferentemente dos computadores convencionais, nos quais processamento e memória são separados, a computação neuromórfica procura integrar essas funções em um mesmo substrato físico, à semelhança das sinapses biológicas.
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“O dispositivo é baseado na interface entre dois óxidos: LaAlO₃ [óxido de lantânio e alumínio] e SrTiO₃ [titanato de estrôncio]. Nessa interface forma-se um gás quase bidimensional de elétrons, que atua como canal condutor e pode ser modulado eletricamente. O resultado é essencialmente um transistor, mas que pode desempenhar também as funções de memristor e memcapacitor”, informa Lopez-Richard.
Transistor é o componente que controla a passagem da corrente elétrica em um circuito, funcionando como chave ou amplificador; resistor é o componente que dificulta a passagem de corrente; e capacitor é o componente que armazena carga elétrica e a libera posteriormente. No dispositivo desenvolvido, essas funções não aparecem isoladamente, mas combinadas, e com um elemento adicional: a memória. Assim, além de transistor, a peça pode funcionar como memristor – resistor cuja resistência depende do histórico de sinais aplicados – e memcapacitor – capacitor cuja capacitância também depende da história do sistema.
Essa dependência do passado é o que aproxima esses componentes do comportamento das sinapses. Além disso, o dispositivo possui uma arquitetura e um funcionamento incomuns. “Em relação à arquitetura, a peculiaridade é que possui portas de controle nas laterais em vez da configuração tradicional, com gate sobre o canal, encontrada nos Mosfets convencionais”, diz Lopez-Richard.
Mosfet (do inglês metal-oxide-semiconductor field-effect transistor) é um tipo de transistor usado para controlar, amplificar ou chavear sinais elétricos. Com três terminais principais – gate (porta), que controla a peça; source (fonte), por onde entram os elétrons; e drain (dreno), por onde saem os elétrons –, funciona como uma espécie de “torneira elétrica”. A tensão aplicada na porta determina se a corrente pode ou não fluir entre a fonte e o dreno.
O dispositivo em pauta possui uma outra configuração.
Quanto ao funcionamento, trata-se de uma peça analógica em um mundo dominado pelo digital. “O funcionamento analógico permite operar em múltiplos estados intermediários, em vez de apenas dois estados – ligado ou desligado – como nos transistores digitais convencionais”, explica o pesquisador.
Um ponto central do trabalho é a identificação do mecanismo físico responsável pela memória. Embora o gás bidimensional de elétrons seja essencial para a condução, ele não é o principal portador da memória. “Esse gás interfere na memória, mas a variável de estado que define o efeito de memória são as cargas armazenadas nas portas laterais. São elas que controlam o canal de condução”, afirma Lopez-Richard. Esse acúmulo ocorre de forma gradual e controlada, modulando o canal condutor por efeitos eletrostáticos. Trata-se de um mecanismo diferente daquele frequentemente atribuído a dispositivos com memória, baseado na migração de vacâncias de oxigênio.
A principal novidade do trabalho é o chamado polimorfismo eletrônico. Isto é, a capacidade de um único dispositivo assumir diferentes funções. A mudança de função depende apenas da forma de conexão elétrica. “Basta conectar ou desconectar alguma porta que a função muda”, resume o pesquisador. Segundo os autores, a integração de funções pode reduzir significativamente o número de interconexões e o consumo de energia, os principais gargalos da computação atual.
O estudo demonstrou a eficácia do dispositivo em diferentes funcionalidades inspiradas no cérebro: reservoir computing, a capacidade de reconhecer padrões simples, como dígitos de 0 a 9 em imagens de baixa resolução, explorando a não linearidade e a memória de curto prazo; plasticidade sináptica, que é a capacidade de reforçar temporária ou permanentemente uma resposta após estímulos repetidos, como ocorre no aprendizado; e lógica reconfigurável, que é a realização e armazenamento de operações lógicas, como “and”, “or” e “not”, diretamente no próprio dispositivo, sem necessidade de memória externa. Além disso, as análises indicam consumo energético por operação da ordem de poucos nanojoules, inferior ao de arquiteturas convencionais equivalentes.
Colaboração antiga
Apesar do avanço, os autores ressaltam que o trabalho ainda se encontra em estágio inicial. “O que estamos apresentando agora são provas de conceito, na linha da pesquisa básica. Para chegar a um objeto comercial, teremos de superar vários desafios, como escalabilidade, integração com tecnologias existentes e controle da variabilidade entre dispositivos”, reconhece Lopez-Richard.
O trabalho é resultado de uma colaboração científica internacional consolidada ao longo de mais de uma década. “Nossa parceria com a Universidade de Würzburg, na Alemanha, começou com um projeto financiado pela Fapesp no período entre 2013 e 2015. O projeto foi concluído, mas a colaboração permanece”, conta Lopez-Richard.
O estudo atual foi apoiado pela Fapesp por meio do Projeto Regular “Aproveitando os efeitos da memória em sistemas nanoestruturados e semicondutores”; e de Auxílio a Reunião no Exterior.
Em estudo complementar, publicado na Applied Physics Letters e selecionado como “artigo de destaque” (featured article) pelos editores, o grupo aprofundou a compreensão das propriedades de memória capacitiva desses sistemas. “Nesse trabalho, combinamos resultados experimentais e modelagem teórica para demonstrar que a memcapacitância analógica é governada por mecanismos de localização de carga em portas flutuantes laterais, possibilitando controle preciso e reversível das características capacitivas. Esses achados são fundamentais para o desenvolvimento de dispositivos de memória de baixo consumo e alta eficiência”, comenta Lopez-Richard. Esse trabalho também foi apoiado pela FAPESP.
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